反転エラー：なぜ安全なAGIには「エナクティブなフロア」と「状態空間の可逆性」が必要なのか

Towards Data Science / 2026/4/2

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要点

この記事は、単にモデルをスケールするだけでは、幻覚の挙動、可訂正性（corrigibility）、構造的ミスアラインメントといった中核的な安全上のギャップは解消できない、と論じている。
「反転エラー（inversion error）」という概念を導入し、今日の学習・推論の仕組みでは、内部表現と現実世界の状態との間に信頼でき、かつ可逆な対応関係が保証されないと主張する。
著者は、安全なAGIには「エナクティブなフロア（enactive floor）」が必要だと提案し、純粋にフィードフォワードの学習に頼るのではなく、状況に根ざした行動・知覚の結びつきと、身体化・相互作用に基づく制約を重視する。
さらに、構造上の要件として「状態空間の可逆性（state-space reversibility）」を求め、エージェントの内部状態が外部の結果にどう対応しているかを追跡し、必要ならどのように修正できるようにすることを目指している。
全体として、AGI安全をパラメータのスケーリング問題ではなく、表現と制御のアーキテクチャ問題として捉える、システム設計上の診断を提示している。