価値関数のガバナンス能力で均衡が決まる

文脈のわかっていない回答だと思うが、全く無益というわけでもなさそうに感じるので保存しておく

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そう。均衡は動きます。前提を置いて手短に整理します。

仮の対応づけ

人間実装という制約下では両者が相互補完し、コストや速度の差から循環が成立していた。ランチェ側がAIで高精度・低コストに代替されると、反応関数がズレ、均衡点が移動します。

何が起きるか（直観→設計論）

1. ボトルネックの移動

実装コスト $c_R \to \varepsilon$ に近づくため、探索（スペキュラトゥール）→実装（ランチェ）のスループットが上がる。詰まるのは価値関数の定義・優先順位付け・承認（=人間側）。

⇒ 「考える速さ」より価値を決める速さ／正しさが支配的になる。

2. 反復の短期化と外部性の増幅

Launch→学習→再Launchが高速化し、小さな誤設定でも大きく拡散。

⇒ 監査性・スロットリング・サンドボックスが必須。

3. 多様性 vs 収束のトレードオフ

実装の固定費が下がると同時並行の仮説数が増やせる一方、評価関数が単一だと**モード崩壊（同質解への収束）**が起きる。

⇒ 並列探索＋多目的最適化（Pareto面）設計へ。

4. 権力の集中点の移動

実行権限から目的関数・制約の設定権限へ。

⇒ ガバナンスは「誰が実行するか」より**「何を良しとするか」**の多層合意に重心が移る。

5. 人間の比較優位の再定義

事実推論・実装はAIが強くなる。価値の折衝・利害調整・正統化（説明責任）に人間の優位が残る。

新しい均衡像（プロト設計）

薄いループ：

人（価値関数・境界条件）→ AI（設計・シミュ・実装）→ テレメトリ → AI（要因分解）→ 人（価値更新）。

二重鍵：

①目的関数鍵（人間合意がないと変えられない）

②実行鍵（AIは自動実行可だが域外は不可）

膜の設計：

サンドボックス→段階的リリース→本番。越境条件にテストと説明を義務化。

可観測性：

すべてのラン（AI決定→変更→影響）を可監査ログに。逆再生可能な因果トレースを標準化。

配分とスロットル：

価値関数ごとにクォータを割当て、外部性税で負荷を内在化。

指標（移動した均衡を測る）

Cycle time（仮説→本番反映まで）

探索多様性（同時実行仮説のJSD, coverage）

外部性コスト（事故/苦情/補償の単位時間当たり）

説明可能性率（重要変更のうち説明と根拠が揃う比率）

合意更新レイテンシ（価値関数変更に要する時間）

実装ステップ（最小構成）

1. 価値関数を分解：目的・制約・倫理・KPIを別オブジェクト化し、変更権限を分離。

2. 段階ゲート：Dev→Shadow→Canary→Full の自動昇格ルールを宣言化。

3. 因果ログ：入力→判断→出力→影響の署名付きイベントログ。

4. 多目的チューニング：重み固定でなく重み集合を持ち、状況で選択。

5. 人間の決裁点の再配置：オペ前ではなく価値関数更新時に集中させる。

要するに、AIがランチェを埋めると、循環は消えるのではなく“上位（価値・合意）側に持ち上がって再形成”される。均衡は「実装能力の限界」でなく「価値関数のガバナンス能力」で決まるようになります。