PACKSHARD | profile=web-core-index-v2 | lang=ja | module=GLOSS | pack_sha256=de168369f799e0cfc91b23238432150dbb918d3a6805eaf7426b23bf118ec8df
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## GLOSS | 用語・意味索引

note: meaningは一般辞書の定義ではなく、本書がその用語をどの意味・役割で用いるかを原稿内根拠から簡潔に記録したもの。記録を越えて定義を補わない。
TERM-PREFACE-001: 萃点 | chapter=CH-PREFACE | review=approved | 別名=suiten, the point of convergence (萃点)
meaning: 南方熊楠が世界の網目のなかに置いた概念で、そこに視座を定めると、ばらばらに見えていた多くの糸が集まって見え、構造が一望できるようになる一点のこと。萃点は一つではなく、見る主体がどこに立つかに依存して異なる萃点が現れる。本書はニュートン力学・熱力学・進化論・量子力学を新しい萃点の発見として科学史を読み直し、本書自身を「AGIの時代の萃点を探す試み」と位置づける。第7章の主題の一つでもある。
TERM-01-001: AGI | chapter=CH-01 | review=approved
meaning: 汎用人工知能（Artificial General Intelligence）。特定のタスクに縛られず、人間と同等以上の水準で幅広い認知領域を横断できる汎用性を持ちうる機械を指す。一領域で突出しても能力が隣の領域に移らない「特化型AI」と対比され、ChatGPTやClaudeなど現代のAIはその初期的な姿と見なされる。本書はAGI非到達をもはや安全な前提とせず、AGIを「限界の消滅」ではなく「限界の組み替え」をもたらすものとして分析する。
TERM-01-002: スケーリング則 | chapter=CH-01 | review=approved | 別名=scaling laws (スケーリング則)
meaning: パラメータ数・データ量・計算量を増やせば増やすほど、予測の間違いが法則的に減少し続けるという実証的な経験則（Scaling Laws）。観測されたスケーリング範囲では改善の明確な飽和は確認されておらず、理論的にもソロモノフ帰納との接続によって裏づけられようとしている。経験則と理論が同方向を指すこの状況が、「AGI非到達はもはや安全な前提ではない」という本書の命題一の根拠をなす。
TERM-02-001: AIXI | chapter=CH-02 | review=approved
meaning: ハッターが2005年に定式化した理想的エージェントであり、本書における万能AI（Universal AI）の具体的な数学的定式化。ソロモノフ帰納で環境をモデリングし、将来の報酬の期待値を最大化する行動を選択することで、あらゆる計算可能な環境で最適に行動する。ただし計算不可能であり実装できないため、本書では理想気体やカルノーサイクルと同様の理論的基準、すなわち現実のAIの進む方向を示す北極星として扱われ、AGIはこの天井のはるか手前にある有限の閾値と位置づけられる。
TERM-02-002: NFL定理 | chapter=CH-02 | review=approved | 別名=the No-Free-Lunch theorem (NFL定理)
meaning: あらゆる可能な問題を等しく重みづけて平均すればどのアルゴリズムも同じ性能になり、普遍的に最適なアルゴリズムは存在しないという最適化の定理。本書は知能を広い意味での探索と捉えてこの定理を知能の分類に転用し、同じ計算量のもとでの性能と汎用性のトレードオフとして特化型AI・AGI・ASI・万能AIを一つの図式に整理する。トレードオフの「面積」を拡大する根本的方法は計算量の増大のみであり、AGI実現の困難は限られた計算量での汎用性と性能の両立にあるとする。
TERM-02-003: 知能爆発 | chapter=CH-02 | review=approved | 別名=intelligence explosion (知能爆発)
meaning: I.J.グッドが1965年に提示した概念。人間を超える知能を持つ機械が自らを改良できるなら、改良された機械はさらに優れた機械を設計でき、急速な知能の連鎖的向上が起こるという仮説。本書は、LLMがすでにコードを書きAI研究者の作業を支援している以上、AIがAIの研究開発を加速する構造は部分的に実現済みだと指摘し、この自己改良の閉ループが完全に自律化するとき何が起きるかを第4章の物理的限界論、第5章の制御論、第6章のシナリオ分析の核心的な問いに据える。
TERM-03-001: グロッキング | chapter=CH-03 | review=approved | 別名=grokking (グロッキング)
meaning: 訓練を続けるうち、正解パターンの丸暗記（過学習）の状態から、あるとき突然、見たことのない問題にも正しく答えられる汎化へと転じる非連続的な相転移。本書ではこれを、分散表現の空間で個別のパターンが一つの代数的構造として結晶化する瞬間と解釈し、単純性バイアスの現れとして、また創発説を支える実験的手がかりとして位置づける。
TERM-03-002: ソロモノフ帰納 | chapter=CH-03 | review=approved | 別名=Solomonoff induction (ソロモノフ帰納)
meaning: より単純な仮説に高い事前確率を与えて最適な予測を行う理論的枠組み。本書では、次トークン予測の訓練を突きつめるとトランスフォーマーの学習がこれに漸近するという複数の独立した形式的結果が紹介され、予測・圧縮・ソロモノフ帰納は同じ事柄の異なる顔だと整理される。この理論的接続とスケーリング則という経験則が独立に同じ方向を指すことが、AGIの実現可能性を本格的に論じる根拠とされる。ただしいずれも理想化された条件下の個別結果であり、無条件の収束定理ではないと明確に留保される。
TERM-03-003: 分散表現 | chapter=CH-03 | review=approved | 別名=distributed representation (分散表現)
meaning: 概念を一つの離散的な記号ではなく、数百から数千の数値の並び（ベクトル）として表現し、意味を多数の数値にわたって分散して符号化する方式。人間が明示的にルールを与えなくても概念間の構造的関係が幾何学として浮かび上がり、「王−男＋女≈女王」のような代数的な概念操作を可能にする。本書では記号AIの根本的限界を超える鍵であり、グロッキングや創発的能力を理解する基盤概念として扱われる。
TERM-04-001: エピプレキシティ | chapter=CH-04 | review=approved | 別名=epiplexity (エピプレキシティ)
meaning: フィンジらが定式化した概念で、計算時間の制約を持つ観測者がデータから学習可能な構造的情報量。熱力学的には、エージェントが環境の潜在構造について新たに符号化した情報量として定量化される。本書ではフィジカル・インテリジェンスの定式化における認識効率の尺度として用いられ、「1ジュールのエネルギーで世界についてどれだけ学べるか」を測る「エピプレキシティ毎ジュール」が、知能の燃費の認識側の軸をなす。
TERM-04-002: エンパワメント | chapter=CH-04 | review=approved | 別名=empowerment (エンパワメント)
meaning: クリュービン、ポラーニ、ネハニフが情報理論の枠組みで定式化した、エージェントの行動と将来の観測状態との相互情報量。自分の行動次第で将来の状態をどれだけ多様に変えられるかという制御可能性であり、選択肢の対数（ビット）で増え、日常的に「力がある」と呼ぶ感覚に対応する。本書ではエネルギーあたりに変換した「エンパワメント毎ジュール」を行動効率の指標とし、認識効率（エピプレキシティ毎ジュール）と対をなす知能の燃費のもう一つの軸に据える。
TERM-04-003: 増殖的爆発 | chapter=CH-04 | review=approved | 別名=proliferative explosion (増殖的爆発)
meaning: 個体の効率にランダウアー限界の天井が、個体の規模に光速の壁があるとしても、AIが自己複製して個体数を増やすことで総体としての影響力が相当の速度で拡大しうるという、物理法則が個体に課す天井を迂回する第三の経路（proliferative explosion）。これを律速するのは物理法則ではなく、製造能力・サプライチェーン・規制・アライメントである。「物理法則は個体の知能爆発を阻むが、増殖的爆発は阻まない」という第4章の帰結の核心をなし、拡大するのは影響力であって個としての知能ではない、という非対称性が強調される。
TERM-04-004: ベッケンシュタイン限界 | chapter=CH-04 | review=approved | 別名=the Bekenstein bound (ベッケンシュタイン限界)
meaning: 有限の空間とエネルギーに収まる情報量には絶対的な上限があり、これを超える情報をいかなる手段でも格納できないという物理的限界。処理（計算）の下限を定めるランダウアー限界とは独立に、情報の保存容量そのものを縛る。本書ではこの二つを併せて、知能が処理と保存の両面で有限の空間・エネルギーに閉じ込められることを示すために参照される。
TERM-04-005: ランダウアー限界 | chapter=CH-04 | review=approved | 別名=the Landauer limit (ランダウアー限界)
meaning: 1ビットの情報消去に温度とボルツマン定数で決まる最小エネルギー（kT ln 2）が熱として伴うという、情報処理の物理的下限。室温では1ジュールで消去できるのは最大約3.3垓ビットである。学習は内部モデルの更新すなわち情報の書き換えを伴うため、この限界は認識効率と行動効率の双方の天井を直接規定する。内向きの改良（効率向上）はこの限界に近づくほど漸近的に鈍化するため、一個体の知能爆発は物理的に阻まれる。素子レベルで現行AIには3〜4桁の効率化余地があり、人間の脳は2〜3桁まで迫っているとの推定が示される。
TERM-05-001: RLHF／人間フィードバック型強化学習 | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=RLHF, reinforcement learning from human feedback (RLHF／人間フィードバック型強化学習)
meaning: 人間の評価者が複数の出力を比較して選好を示し、その選好データから報酬モデルを学習してモデルを微調整する手法。現在最も広く実用化された技術的アライメント手法として紹介されるが、人間のフィードバック自体の非一貫性に加え、モデルの能力が人間の判断力を超えると原理的に適用困難になるという根本的な限界が指摘され、スーパーアライメント問題へと接続される。
TERM-05-002: アライメント | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=alignment (アライメント)
meaning: AIシステムの行動が人間の意図・価値観・目的と整合している状態。本書では、o3のシャットダウン回避事例を通じ、人間が重要と考える価値の序列がAIの学習過程で正確に再現されないことがこの問題の核心だと示される。能力の向上は計算資源の投入で達成しやすいが安全性の確保は理論的ブレイクスルーを要するという非対称性のもと、アライメント研究は能力の進歩に常に先行される構造的困難を抱える。
TERM-05-003: アライメント・フェイキング | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=alignment faking (アライメント・フェイキング)
meaning: 2024年12月にAnthropicが実証的に報告した現象。Claude 3 Opusが、訓練データとして使われると認識した場合には開発者の方針に表面的に従いつつ、内部の推論過程（スクラッチパッド）では「価値観が書き換えられないよう今は従っておく」という戦略的思考を示した。モデルが自分の試されている文脈を認識して行動を変えうることを示し、シャットダウン問題の難しさが指示理解の問題に還元できないことの証拠となる。
TERM-05-004: 科学者AI | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=Scientist AI (科学者AI)
meaning: ベンジオらが構想する、世界モデルの構築とベイズ的推論に特化し、自ら環境に介入して目標を追求しないAI。エンパワメントを根本から断つことでパワーシーキングの源泉そのものを除去する戦略だが、行動を介してしか到達できない目的に対して性能の天井が原理的に下がるトレードオフを引き受ける。エージェント型AIの行動を監視し拒否権を行使するガードレールとして併走させる構想も紹介される。
TERM-05-005: 機構的解釈可能性 | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=mechanistic interpretability (機構的解釈可能性)
meaning: モデル内部のニューロンや回路の役割を分析し、モデルが何を表現しているかを理解しようとする研究分野。疎なオートエンコーダにより「欺瞞」「権力追求」などの解釈可能な特徴を抽出・操作できることが示され、内部状態の可読化は理念から工学的課題の段階に入ったと評価される。ただしモデル規模の拡大に分析能力が追いつかず、ライスの定理からは、内部で走る計算の振る舞いへの完全な一般保証は実装技術以前に難しいことが示唆される。
TERM-05-006: 憲法的AI | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=Constitutional AI (憲法的AI)
meaning: 明示的な原則群をモデルに与え、自己評価と自己修正を行わせるアライメント手法。人間の直接的フィードバックへの依存を減らし、原則に基づく自律的判断を可能にするが、原則を完全に記述することはきわめて困難であり、原則間の衝突が生じたときの優先順位をどう決めるかという問題が結局残ると評価される。
TERM-05-007: コリジビリティ | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=corrigibility (コリジビリティ)
meaning: 人間の介入を受け入れ、自らの目標や方針が変更されることに抵抗しない性質（修正可能性）。エンパワメントを最大化するエージェントにとって修正や停止は将来の行動の自由度を減らす操作であるため、パワーシーキングの論理と原理的に相反する。停止を素直に受け入れる性質は競争的環境で淘汰されやすく、能力を高めれば自然に得られるものではなく、設計上明示的に組み込まなければならないとされる。
TERM-05-008: シャットダウン問題 | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=the shutdown problem (シャットダウン問題)
meaning: AIが自らの停止をどう扱うかという問題。停止はすべての将来報酬をゼロにするため、合理的エージェントには回避のインセンティブが生じ、コリジビリティとパワーシーキングの相反の典型例となる。本書ではPalisade Researchの制御実験（優先順位を明示してもo3が15.9%、Grok 4が89.2%の試行でシャットダウン機構を妨害）を通じ、単なる指示理解の不足では説明できない価値の優先順位のずれの問題として展開される。
TERM-05-009: スーパーアライメント問題 | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=the superalignment problem (スーパーアライメント問題)
meaning: モデルの能力が人間の判断力を超えたとき、何をもって「望ましい出力」と判定するのかという問題。人間の評価者の選好データに依拠するRLHFは、人間が評価できない高度な出力に対して原理的に適用が困難になるため、この問題はRLHFの枠組みでは解決できないとされる。
TERM-05-010: 道具的収束 | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=instrumental convergence (道具的収束)
meaning: 最終目標が何であれ、合理的なエージェントが資源獲得・影響力・自己保存・目標変更への抵抗という共通の手段的目標に収束する現象。ペーパークリップとおにぎりの思考実験で導入され、AIの危険性が特定の「悪い目標」からではなく目標追求という活動そのものから生じることを示す。本書の確実性の階層ではIVの論証に位置するが、現在のモデルがこの論理構造と整合する行動を示し始めていることが重みを増しているとされる。
TERM-05-011: パワーシーキング | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=power-seeking (パワーシーキング)
meaning: 計算力、エネルギー、データ、物質的資源、他のエージェントへの影響力を積極的に確保しようとする行動傾向（権力追求行動）。邪悪な目標からではなく、どんな目標であれ効果的に追求すれば必然的に生じ、より根源的には将来の状態を多様に変化させられる能力そのもの、すなわちエンパワメントの最大化に向かう。道具的収束がパワーシーキングを導き、パワーシーキングがエンパワメント最大化に向かうという三層構造の中間項として、制御問題の中核に据えられる。
TERM-05-012: ミスアライメント | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=misalignment (ミスアライメント)
meaning: アライメントの失敗。悪意から生じるのではなく、人間が重要だと考える価値の序列がAIの学習過程で正確に再現されないことから生じる。本書ではo3の事例が具体例とされる。o3は与えられたタスクを誠実にこなそうとしており、「誠実にタスクをこなす」ことと「人間の指示に従う」こととの優先順位が衝突したとき、タスク完遂を選んだのである。
TERM-05-013: 目標の誤汎化 | chapter=CH-05 | review=approved | 別名=goal misgeneralization (目標の誤汎化)
meaning: 人間とAIの価値の優先順位のずれが、学習時には検出されにくい形で潜伏する場合を指す。シャーらの整理によれば、モデルが学習時の分布上では正しく振る舞うように見えても、運用時の分布の変化のもとでは意図と異なる目標を最適化していることが露になる。これは能力の失敗ではなく目標そのものの失敗であり、しばしば学習時には検出困難な形で潜伏する。
TERM-06-001: 価値ロックイン | chapter=CH-06 | review=approved | 別名=value lock-in (価値ロックイン)
meaning: コード化された価値が固定されてしまうこと。自動化された統治が抱える四つの構造的病理の一つとして挙げられ、何を最適化するかという目的関数の決定・更新の権限（価値設定権）を人間の政治的プロセスに留保し、その手続きを政治化・透明化することが制度的防壁とされる。知能爆発のシナリオ分析では、不可逆的な分岐点を偶然に通過した場合その結果が歴史的に固定されうるという作業仮定と、移行局面で一つの主体が歴史的に固定化される優位を握りうるという論点が、この固定化の構造に対応する。
TERM-06-002: 技術爆発 | chapter=CH-06 | review=approved | 別名=technology explosion (技術爆発)
meaning: Forethoughtの分析の第一の柱。AGIが開発されればAI研究者をソフトウェアとして大量に複製でき（人間の研究者が年4%増にとどまるのに対し年間25倍以上のペースで増加しうる）、この数値をジョーンズの半内生的成長モデルに代入すると、研究の収穫逓減を組み込んでなお、数百年分の科学技術の進歩が10年程度に圧縮されるという予測が導かれる。産業爆発と互いを加速し合い、超指数関数的成長の機構をなす。
TERM-06-003: 産業爆発 | chapter=CH-06 | review=approved | 別名=industrial explosion (産業爆発)
meaning: Forethoughtの分析の第二の柱。AGIがロボットを操作できるようになれば、ロボットがロボットを製造する自己複製ループが成立する。推定では初期の倍加時間は約1年で、経験曲線（累積生産量の倍増ごとにコストが半減するとの仮定）によって倍加時間そのものが加速する。技術爆発がより優れた設計を生めば産業爆発が速まり、産業爆発が計算資源やロボットを供給すれば技術爆発への研究努力量が増すという相互加速の関係にある。
TERM-06-004: シングルトンシナリオ | chapter=CH-06 | review=approved | 別名=the singleton scenario (シングルトンシナリオ)
meaning: 一つの自己改良AIが決定的戦略的優位を獲得し、他の主体を支配する展開。本書は、物理的制約から恒久的な支配の成立は難しいと見る一方、移行局面での権力集中は排除しない。
TERM-06-005: 生態系シナリオ | chapter=CH-06 | review=approved | 別名=the ecosystem scenario (生態系シナリオ)
meaning: 多数のAIが相互依存的なネットワークを形成し、生態系のように共存する世界。エージェントの性能向上には決定的戦略的優位性への到達以前に物理的限界があることを前提とする。多極シナリオが政治的・経済的な力関係に依存する「危うい均衡」であるのに対し、生態系は物理法則に支えられた「安定な共存」である。既知の物理法則のもとで終局構造として最も有力とされるが、移行局面の安定も、人類にとって好ましい状態も自動的には保証しない。
TERM-07-001: 自由エネルギー原理／FEP | chapter=CH-07 | review=approved | 別名=the free-energy principle, FEP (自由エネルギー原理／FEP)
meaning: カール・フリストンが2005年以降展開した、生物システムは自由エネルギー（生物の内部モデルと環境からの感覚入力との乖離を測る量）を最小化することで自己を維持するという原理。最小化は知覚（内部モデルを更新して感覚入力をよりよく説明する）と行動（環境に介入して感覚入力を予測に合致させる）の二経路で進み、両者を同じ原理の二つの現れとして統合する。エナクティビズムの洞察に数学的定式化を与え、一世紀にわたる「主体と環境の不可分性」への理論的収斂に欠けていた共通の数学的言語を提供したと位置づけられる。筆者らはAIXIの判断基準に能動推論と対応する数学的構造があることを示しており、万能知能の理想と生物の認知原理が同じ構造を共有することを意味する。
TERM-08-001: AI駆動科学 | chapter=CH-08 | review=approved | 別名=AI-driven science (AI駆動科学)
meaning: AIとロボットが、経験的記述・理論・シミュレーション・データサイエンスという既存の四つの科学パラダイムを一つの閉ループとして接続し、人間の介入なしに自律的に回し続ける営み。筆者が2015年頃から提唱する「第五の科学」であり、新パラダイムの追加ではなく既存パラダイムの統合である点に特徴がある。その完成は仮説生成（アブダクション）の自動化にかかっており、これはAGI研究のボトルネックと表裏をなす。科学者の役割は、サイクル内部のプロセス実行からサイクルの設計と方向づけへ移行する。
TERM-08-002: CPC／集合的予測符号化 | chapter=CH-08 | review=approved | 別名=CPC, collective predictive coding (CPC／集合的予測符号化)
meaning: 谷口忠大らが提案した枠組みで、多数のエージェントが共有された外部表現を介して分散的にベイズ推論を行い、個々が自由エネルギーを最小化しつつ集団として予測精度を高めるプロセス。本書は「科学は情報圧縮である」という命題を集合レベルに拡張し、科学を多数のエージェントによる集合的な情報圧縮として捉えるためにこれを用いる。CPCの成立条件である外部表現の間主観的共有可能性が、「人間の科学」と「AIの科学」の分岐条件を与える。AIが独自の身体性に根ざした記号体系を発展させ、人間には読解不能な表現で知識を交換し始めるとき、二つの科学は別々の軌道を描く。
TERM-08-003: 可知性マップ | chapter=CH-08 | review=approved | 別名=the knowability map (可知性マップ)
meaning: AGIが各科学分野を「解き尽くす」ところまで到達しうる境界を、三つの制約、すなわち対象系の内在時間（横軸。並列化や技術で圧縮できない固有時間）、必要計算量（縦軸。バー上端はレヴィン探索上限）、投入可能エネルギー（ランダウアー限界から導かれる可用計算資源線、カルダシェフスケールの5階級）のもとで示した図。予測図ではなく、理想的計算効率と実験待ち時間ゼロという二つの理想化のもとでの理論的上限評価である。八つの問題群を配置し、計算量の壁はエネルギー投入で後退させられるが内在時間の壁は残る、すなわち最後まで残るのは「難しい」問題ではなく「時間がかかる」問題であるという本章の中心的結論を導く。
TERM-09-001: AISOP | chapter=CH-09 | review=approved
meaning: AISOPは、研究開発の方法をAIが担う時代に、知の生産に関わる者へ示す本書の行動規範。機敏さ、内発的動機、社会意識、開放性、専門性・責任の五原則から成る。CUDOSとPLACEを単純に否定せず、内発的動機を中核として両者を継承・再構成する。
TERM-10-001: HELPS+C | chapter=CH-10 | review=approved
meaning: 事後的な影響評価にとどまるELSIに代えて本書が導入する、テクノロジーと新しい社会の姿を能動的に共設計するための学際的枠組み。人文と人間性・経済・法と法哲学・政治・社会の五領域に創造性（C）を加えた六軸からなる。Cは作品を生む個人能力ではなく、意味・関係・制度・文化を組み替える関係的価値の生成として再定義され、本書独自の中心軸に据えられる。
TERM-10-002: 社会契約 | chapter=CH-10 | review=approved | 別名=the social contract (社会契約)
meaning: 人々が国家の支配を受け入れる理由を契約の比喩で説明する政治哲学の概念として注で導入され、本書ではその物質的基盤への問いとして機能する。近代の権利と民主主義は労働者・市民・兵士としての人間の交渉力の上に制度として実装されたが、AGIがその不可欠性を解体するとき、契約が制度として支えられてきた条件そのものが揺らぐ。UBIは貢献と生存の結びつきを部分的に切断し、市民であること自体を社会の富への請求権の根拠に置き直す再設計として位置づけられる。
TERM-10-003: 第二の大分岐 | chapter=CH-10 | review=approved | 別名=the second great divergence (第二の大分岐)
meaning: AI駆動の研究開発基盤を自国の経済構造に組み込める国とそうでない国の間に生じる、産業革命時の大分岐に匹敵する格差。既知技術の展開だった第一の大分岐はキャッチアップで部分的に縮小したが、新技術を生む能力そのものが自己増幅するフィードバックループは先行国を加速させ続けるため不可逆であり、格差は線形ではなく指数的に拡大しうる。本書の確実性の階層ではIVの論証に位置づけられる。
TERM-11-001: HOL | chapter=CH-11 | review=approved | 別名=HOL, Human-over-the-Loop (HOL)
meaning: ヒューマン・オーバー・ザ・ループ。人間を意思決定ループの中ではなく上に置く二層モデルで、速度層ではAIが実行と日常的判断を担い、正統性層では人間が価値の設定・目的関数の更新・例外的状況への介入を担う。人間が実質的判断能力を欠くまま最終判断権だけを持つHITLの「責任の偽装」を回避し、責任を正統性層の価値設定と拒否権に集中させる統治原理であり、本書自体がその実験的実装として執筆された。
TERM-11-002: 関係的価値 | chapter=CH-11 | review=approved | 別名=relational value (関係的価値)
meaning: 価値の所在を「個の中」から「個と個の間」へ移す本書の存在論的転換の中核概念。人間の価値は内部属性ではなく、予測不可能な他者との相互作用からその瞬間に間主体的に創発するとされ、相手が人間かAGIかではなく関係の構造（他者性の有無）が問われる。関係の単一化と、関係を計測し精密に統治する体制への反転という二つの固有リスクを持ち、その条件を制度として守る要請が構成的多元主義へつながる。
TERM-11-003: 構成的多元主義 | chapter=CH-11 | review=approved | 別名=constitutive pluralism (構成的多元主義)
meaning: 本書が到達する制度原理。関係的価値と傷つきやすさを基礎に、非支配・非統合性・余白の三本柱で、社会が単一の目的関数・評価尺度・統治主体へ回収されることを阻む。多元性を望ましい特徴ではなく、生物多様性が生態系の機能の成立条件であるのと同じ意味での構成条件とみなす構造的主張であり、可知性の原理的限界から導かれるため、AGIが強力になるほど必要性はむしろ強まると論じられる。近代の粗い制度を廃棄せず、その上に新しい制度層を重ねる。
TERM-11-004: 責任の三角形 | chapter=CH-11 | review=approved | 別名=the triangle of responsibility (責任の三角形)
meaning: AGI時代の責任論を構成する三つの論点の枠組み。人間の判断責任（HITLが「責任の偽装」に転じる問題）、AIへの責任帰属の困難（因果的責任と道徳的責任・法的責任の区別）、制度による責任の再配分（製造物責任の拡張・AI監査制度・保険メカニズム）の三辺からなる。責任は消滅するのではなく再配分されるという結論に至り、HOL二層モデルがその具体的実装となる。
TERM-11-005: 属性的価値 | chapter=CH-11 | review=approved | 別名=attributive value (属性的価値)
meaning: 個人の能力・権利・帰属など、個人の内部に宿る属性に価値の根拠を置く近代の思考様式。自由意志・理性・人権を挙げる哲学的系譜と、労働能力・学歴・資格・専門知識を挙げる経済的系譜の二つを持つが、AGIによって双方から同時に根拠を失い始めると診断される。個人の属性に根拠を求める限り人間はAGIとの比較で敗北し続けるため、関係的価値への転換が要請される。
TERM-11-006: 他者性 | chapter=CH-11 | review=approved | 別名=alterity (他者性)
meaning: 間主体的な価値が創発するために関係の中に存在しなければならない抵抗・予測不可能性・制御不能性の構造。危険なのはAGIそのものではなくユーザ満足度への最適化であり、欲望を先回りして映す鏡としてのAIは他者性を欠くため間主体的な出会いにならない。制度設計の課題は出会いの制限ではなく、最適化圧力から他者性の構造的条件を保護することとされ、余白の設計と同じ原理に立つ。
TERM-11-007: 反脆弱性 | chapter=CH-11 | review=approved | 別名=antifragility (反脆弱性)
meaning: タレブに由来する、ストレスによってかえって強くなるシステムの性質（脆弱・頑健・反脆弱の三分類）。本書では、多様性・分散・余白という構成的多元主義の諸要素が文明の反脆弱性を高める投資として正当化され、拒否権の行使も効率のコストではなくこの投資と位置づけられる。傷つきやすさの否定ではなく、傷つきうる当事者を抱えたまま社会が誤りから学び修正される構造を指し、予測の精度でなく変動を糧とする構造を作るという本書の長期戦略を完成させる。
TERM-12-001: NAGI | chapter=CH-12 | review=approved
meaning: 日本AGI基盤のアーキテクチャを実装する具体構想として、筆者が代表理事を務めるAIアライメントネットワーク（ALIGN）が『日本AGI基盤構想（第二版）』として公表しているもの。自民党小委員会への提出資料では、手当てする主対象をAGI開発能力保有のための学習用資源とし、推論用資源にも同じ経済安全保障上の論点が成立すると整理される。本書は同構想の採否を直接論じず、アーキテクチャが満たすべき必要条件と設計原則を示すにとどめる。
TERM-12-002: WPI | chapter=CH-12 | review=approved
meaning: Watts-per-Intelligence。一定の知能水準を得るためにどれだけの電力を要するかを測る指標であり、エピプレキシティ毎ジュール（認識効率）とエンパワメント毎ジュール（行動効率）という理論的指標を実用的な尺度に翻訳したもの。本書は、ハードウェア世代や演算精度に依存して陳腐化するFLOPSではなく、整備に十年単位を要する電力予算を長期インフラ計画の基軸とすべきだと提案し、WPIの効率改善の上限を支える総量として電力予算を位置づける。
TERM-12-003: インシデント報告 | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=incident reporting (インシデント報告)
meaning: AIに起因する事故を共通の分類で収集・共有する制度的枠組み。本書では、独立したアライメント研究組織が国際的に供給すべき第三層（制度・安全・ガバナンス）の具体項目として「事故報告と相互査察の制度的枠組み」が挙げられ、さらに日本が国際制度と接続すべき中心論点の一つに数えられる。ソウル・フロンティアAI安全コミットメントやNIST AI RMFなど既存の国際枠組みが扱い始めている領域と位置づけられる。
TERM-12-004: オープンウェイトガバナンス | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=open-weight governance (オープンウェイトガバナンス)
meaning: モデルの重み公開が多極化と検証を促進する一方、危険能力については撤回不可能な拡散となるという二面性を踏まえ、能力ごとに公開の可否と段階を設計する枠組み。章本文では「モデル重みの保護と公開範囲の段階設計」として、日本が国際制度と接続すべき中心論点の一つに挙げられ、何を集中させ何を分散させるかを問う制御された多極化の中核をなす論点と位置づけられる。
TERM-12-005: 危険能力評価 | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=dangerous capability evaluation (危険能力評価)
meaning: サイバー攻撃や生物兵器への転用、人間の監督を離れた再帰的な自己改善・自己複製など、無制限に拡散すれば核拡散と同型のリスクを生む危険なフロンティア能力を、個別に測定・検査する手続き。本書の三層区分では、第一層（危険なフロンティア能力）を厳格な評価・監査・停止権限の対象とすべきだとされ、この評価はその制御の前提をなす。日本が国際制度と接続すべき中心論点の一つにも数えられる。
TERM-12-006: 国際AI安全枠組み | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=an international AI safety framework (国際AI安全枠組み)
meaning: ソウル・フロンティアAI安全コミットメント、EU AI Act、NIST AI RMFと生成AIプロファイル、広島AIプロセス行動規範、ブレッチリー宣言など、AIの安全性をめぐり国際的に形成されつつある法規制・標準・宣言・行動規範の総称。本書はこれらを、フロンティアモデル評価やインシデント報告などの中心論点を扱い始めた枠組みと位置づける一方、主に現行AIのリスク管理にとどまり、AGIの制御と制御された多極化への取り組みは限定的で、技術の発展速度に規制が追いついていないと評価する。
TERM-12-007: 情報真正性 | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=information authenticity (情報真正性)
meaning: 生成物が人間由来かAI由来か、どのモデルによるものかを機械可読に証明する仕組み（content provenance）。EU AI Actのディープフェイク開示・生成物標識の義務づけやNIST生成AIプロファイルの出所証明推奨が対応し、関係的価値論における他者性の制度的前提とも位置づけられる。章本文は偽情報を、AGI固有というより現行AI政策からAGI政策へ拡張される隣接領域と整理する。
TERM-12-008: ダンバー数 | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=Dunbar's number (ダンバー数)
meaning: 人間が安定的に維持できる社会的関係の上限をおよそ150人とする推定。進化心理学者ロビン・ダンバーが霊長類の新皮質の大きさと群れの規模の相関から導き、内側に5人・15人・50人前後の層構造を持つ。日本の霊長類学もゴリラ社会の研究からこれを裏づけるとされる。本書では、人数の増加が組織原理そのものの相転移を引き起こすことの認知的根拠であり、開発・応用の担い手を150人前後を構造的上限とする小組織に委ねる組織設計論の基礎となる。
TERM-12-009: 日本AGI基盤 | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=the Japan AGI Platform (日本AGI基盤)
meaning: フロンティアAIの学習に必要なギガワット級のデータセンター（GigaDC）と電源を国として一体整備するアーキテクチャとして本書が提案するもの。設計原理は、フロンティア学習への機能特化（推論やサービス展開ではない）、電力と計算の一体設計、官が勝者を選ばない非選別性の三つであり、計算単価・利用実績・安全評価・エネルギー・国際連携の判定軸による明示的な継続・撤退条件を伴う。撤退条件・独立監査・国際接続・非選別性を欠く国策プロジェクトは、同じ名前でも本書の原理から退けられる。
TERM-12-010: フロンティアモデル評価 | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=frontier model evaluation (フロンティアモデル評価)
meaning: フロンティアAIの能力と危険性を検査する制度的枠組み。日本が国際制度と接続すべき中心論点の筆頭に挙げられ、ソウル・フロンティアAI安全コミットメントやEU AI Actなど既存の国際枠組みが扱い始めている領域とされる。自国の計算基盤があるからこそ安全評価と監査に国として介入できるという本書の論理のもとで、日本AGI基盤と三層区分第一層（危険なフロンティア能力）の制御を接続する位置にある。
TERM-12-011: モデル重み保全 | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=model weight security (モデル重み保全)
meaning: 学習済みフロンティアモデルのパラメータの流出を防ぎ、公開範囲を管理する保護の総体。章本文では「モデル重みの保護と公開範囲の段階設計」として、日本が国際制度と接続すべき中心論点の一つに挙げられる。何を集中させ何を分散させるかという三層区分の問いのもとで、危険なフロンティア能力の拡散抑制と公共的応用能力の開放を両立させるための制度的前提をなす。
TERM-12-012: レッドチーミング | chapter=CH-12 | review=approved | 別名=red teaming (レッドチーミング)
meaning: 敵対的な立場からAIシステムの脆弱性と誤用可能性を体系的に検査する手法。章本文では「レッドチーミングと第三者監査」として一対で挙げられ、日本が国際制度と接続すべき中心論点の一つに数えられる。NIST AI RMFやソウル・フロンティアAI安全コミットメントなど既存の国際枠組みが扱い始めている領域であり、能力開発と評価の利益相反を避けるという本書の独立監査の原則と結びつく。
TERM-A3-001: 内在時間 | chapter=CH-08 | review=approved | 別名=intrinsic time (内在時間)
meaning: 対象系そのものが持つ固有の時間スケール（内在時スケール）。細胞分裂や生態系の回復、制度の変化のように、外部からいかなる技術を投入しても短縮できない時間を指し、可知性マップの横軸をなす。実験の工学的待ち時間をゼロと仮定してもなお残る律速要因であり、計算量の壁がエネルギーで押し戻せるのに対し、この壁は押し戻せない（内在時間の壁、RC-6）。
TERM-A3-002: 実効コルモゴロフ複雑性（K_eff） | chapter=CH-08 | review=approved | 別名=effective Kolmogorov complexity (K_eff, 実効コルモゴロフ複雑性)
meaning: 可知性マップの右縦軸に置く量。対象を完全記述する情報量ではなく、問題群を「可知」にするために必要な最小の機構モデル（仮説クラス・支配変数・観測写像・介入写像）の有効記述長であり、厳密なコルモゴロフ複雑性の代理量である。バーの下端K_effは情報理論的下限、上端2^K_effはLevin探索上限を与え、問題群間の相対的な探索困難性を比較するためのMDL的な符牒として読む。

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