このブログは「構造」を扱うブログです。
現象ではなく、その背後にある「仕組み」や「関係性」を対象にしています。
※具体的な体験談や結論だけを求める方には向いていません。
本ブログでは、社会や思考を４つの層（レイヤー）で整理しています。
同じ事象でも、どの層から見るかで見え方は変わります。
前提となる各層の解説は、シリーズ「社会構造を「層（レイヤー）」で見る」にまとめています。
出力が既視感を持つのは、「個別の思考」が「既知の構造」に写像されるためである。
人間の思考は一見すると固有だが、構造レベルではパターンに分解できる。
例えば、
といった形に落ちる。
この時点で、思考は抽象化される。
AIはこの抽象化された構造に対して処理を行う。
入力された文章をそのまま扱うのではなく、背後にあるパターンへ変換してから応答を生成する。
結果として、出力は「個別の内容」ではなく、
「既知の構造に沿った形」で返る。
ここで既視感が発生する。
典型例として、指標を最適化した結果、本来の目的が崩れる現象は、Goodhartの法則に対応する。
入力側では具体的な事例として語られていても、構造に落とすと既に名前のついた現象になる。
この変換は以下の順序で起きる。
このプロセスでは「新しさ」は保持されにくい。
なぜなら、新しさの多くは文脈や具体性に依存しているためである。
構造化の段階でそれらは削ぎ落とされる。
残るのは、
といった再利用可能な部分だけになる。
したがって、既視感とは劣化ではない。
むしろ圧縮の結果である。
個別の事例が、既存の理論や法則に還元された状態と言える。
整理すると、
となる。
したがって、“既視感のある答え”とは、新しくないのではなく、
「既に名前が付いている構造に到達した」状態である。
