AIの政治の可能性について

 Aiが政治を行うとして政治システムとか, 合意システムとか, 事前に政治の情報だけ強化学習すればよいものではないのは明らかだ.

ここで断っておくが, 合意システムが古いと考える人間もいるが, そういう人は「多様」な意見を強調し,結果的に「多様」な意見を取り入れることができていない.

社会システムに分散組織が存在しないということは結果的にヒエラルキー社会onlyであるわけで,そうなると多様な意見を取り入れる可能性は0である.

自律型分散組織やティール組織などで立場的な格差による干渉を減らすなど,社会システムにそうした干渉を減らしていくということを連続的に埋め込んでいかなければ,大学のステータス一辺倒というのを打破したり,偏差値主義を打破したりということに繋がらないのは明白である. そうしない限り,高卒,大学中退者,その他能力を持っている可能性のある人間の意見を結果的に聞くことは無いだろう.

それは社会が経営陣の方針で採用を決定しないからこそ,必然的に「多様」な意見を聞けるようになる,という構造しかありえないからである.

これでは自律分散組織の統制が取れないことになることもあるだろう.そうしたときに合意形成というのは必要不可欠である.

必要だと分かってもらえたところで次の話に行く.

gptやbertが行っていることを強化学習で行うことで,様々なタスクに対応した政治を行える可能性がある.
action reward表が常に切り替わり, つまりgame理論そのものが変化する可能性がある.
game理論に関わる様々な選好を学習するのは普通のMLである. 実はMLは相対的な入力の変換を常に受け入れて,学習している.

強化学習の強化学習は重過ぎる.(というより,問題が多すぎる.)
MLのMLは重くなく出来る.

例えば,合意システムを個別のplayerが強化学習するのは現実的にはFPの問題があるため,予め合意結果を機械学習することしか結果的にはできないが,今度はその結果を保証するために0知識証明が必要だ.
蒸留の手法は使えないため, 学習したものを適宜更新しながら,0知識証明する必要が出てくる.
そのAIモデルをハッキングされないようにveracryptやファラデー室で保管するという作業が必要だ.
それを「輸送」する手段などは恐らく技術的に何通りも考えることができるだろう.

もう一度言う.これが整わなければ,いつまでも,人はあらゆる立場における格差に今後も苦しみ続けるだろう.