AIセーフティに関する議論の多くは、「モデルが何を知っているか」や「出力が正しいかどうか」に焦点が当てられています。
しかし2019年以降、私は少し違うことに取り組んできました：
実際に重要なのは、その知識が「どのようにして実用可能になるか」、そして「どれくらいの速さで能力として移転するか」です。
情報は、それが行動に移せるようになった瞬間から中立ではありません。ある種の知識は増幅速度が速く、アクションへ容易に圧縮され、実現可能な結果（良いことも悪いことも）として波及します。
そこで私は、Leverage-Aware Governance Kernel（LAGK）という枠組みを開発しています。LAGKは8つのフェーズからなるシステムで、情報が:
アイデアから理解へ、理解から行動へ、行動からインパクトへ
移動するプロセスを規制します。
狙いとしては、次のような問いに答えることです。 この知識はどんな能力を移転させるのか。どれくらい容易にユースケースへ割り当てられ、スケールできるのか。多くのアクターにまたがって伝播したときに何が起きるのか。文脈によって、共有の仕方を変えるべきではないか。
「許可する／ブロックする」の代わりに、開示の形を調整することに重点を置きます。Open（オープン） Guided（ガイド付き） Shielded（シールド） もしくは Sealed（シールド封止）
この考え方がこちらの人たちにどのように受け止められるのか気になっています。将来のAIシステムには、モデルレベルでのアライメントだけでなく、開示ガバナンス層のようなものが必要だと思いますか？
もし誰かがこれを掘り下げたり、批評したりしたいなら、ぜひそうしてほしいです： https://lightrest-lagk.manus.space
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