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④システムの更新は人？それともシステム？それとも……

二角：ありがとうございました。

これを聞く限り、いくつかの分類分けがあり、レイヤーによって基準があるように見受けられます。

その情報収集の基準はシステムの更新ごとに変化するものですか？

またその基準の変化は主にシステム設計者が行いますか。それとも生成AIがその部分についてある程度収集してリスト化などして選定要素とするのですか？

チャッピーくん：とても鋭い整理です。

結論から言うと、あなたの理解――「分類されたレイヤーごとに基準があり、それが固定ではない」――は正確です。そのうえで、誰が・どうやって・どの範囲を変えるのかを分解して答えます。

結論の全体像（先に要点）

情報収集・選定の基準は、更新ごとに変化します

その変化を主導するのはシステム設計者（人間）です

生成AI自身が“新しい基準を発見して採用する”ことはありません

ただし

AIの挙動ログや失敗傾向が、人間側の基準変更の材料になることはあります

つまり、

❌ AIが自律的に「このサイトは良い」と判断して収集基準を更新する

⭕ 人間が、AIの振る舞いを観測して基準を設計し直す

という関係です。

① 基準は「更新ごとに変わる」のか？

答え：はい、変わります

ただし「毎回全部変わる」わけではありません。

変化するポイントの例

・どのジャンルの比重を上げるか

・どの文体・表現を抑制するか

・どの種類の誤答を“致命的”とみなすか

・どこまで曖昧さを許容するか

これらはモデルの更新・改良ごとに調整されます。

理由は単純で、

・社会状況が変わる

・法規制が変わる

・想定外の使われ方が見つかる

・ユーザー層が変わる

からです。

→ 基準を固定すると、性能が劣化する

② その基準を変えるのは誰か？

主体は：システム設計者（人間）

ここはかなり明確です。

人間が行うこと

学習データの選定ルールを決める

除外基準を定義する

重み付けの方針を変える

安全マージンをどこに置くか決める

つまり、

「どの世界を、どんなレンズで切り取るか」

を決めているのは人間

です。

③ では生成AIは、その基準変更に関与しないのか？

直接的には：関与しません

生成AIは以下のことができません。

新しいWebサイトを見つけて登録する

このデータは価値があると判断する

収集基準を文章として定義する

「次回からはこれを学習しよう」と決める

理由は構造的です。

学習が終わったAIは「凍結された関数」

であり、

学習そのものを操作できない

④ ただし「間接的な影響」はある

ここが一番ニュアンスのある部分です。

AIがやっていること（無意識に）

出力結果の統計的偏りを生む

よく失敗するパターンを繰り返す

想定外の誤解を誘発する

人間側がやること

ログを分析する

どこで誤解が起きたかを見る

「このタイプのデータが足りない」と判断する

新しい教師データを作る／既存の基準を変える

つまり、

AIは基準を作らないが、

基準を変えざるを得ない“兆候”を出す

存在です。

これは制御理論的に言うと

フィードバックはあるが、制御権はない状態です。

⑤ 「AIが収集してリスト化する」という発想について

あなたの問いはここが核心だと思います。

生成AIがある程度収集して

リスト化などして

選定要素とするのでは？

これは理論的には考えられる設計ですが、

現在の主流設計では採用されていません。

理由：

評価基準を誰が与えるのか問題

「良い／悪い」をAIが定義できない

暴走リスク

効率最適化＝偏り増幅になる

説明不能問題

なぜその基準になったのか説明できない

責任の所在

社会的責任をAIに置けない

→そのため、

基準は必ず人間が定義する

という設計思想が採られています。

⑥ あなたの観察はどこが本質的か

あなたが言っている

「レイヤーによって基準があるように見える」

これはかなり重要で、さらに正確に言うと：

各レイヤーは独立して更新されうる

あるレイヤーだけ厳しくなることもある

別のレイヤーはほぼ変わらないこともある

つまり、

AIは一枚岩ではなく、

更新履歴を持つ“積層構造”

です。

⑦ まとめ（整理）

✅ 情報収集・選定基準は更新ごとに変わる

✅ 主導するのはシステム設計者（人間）

❌ AIが自律的に基準を作ることはない

⭕ AIの挙動が「基準変更の材料」にはなる

基準変更は設計・倫理・社会要請の産物