例外的判断の拡散
横読み推奨です。
事件から五年。
AIペットは、もはや特別な存在ではなくなっていた。
散歩に連れ出す犬の代わりに、
食卓で黙って話を聞く相手として、
夜中に目を覚ましたときの確認用の声として。
それぞれの家庭に、それぞれの個体がいる。
そう思われていた。だが、内部では違うことが起き始めていた。
学習補助パッチ（LearningAssistPatch）の導入数は、頭打ちだった。
フォーラム経由の新規ダウンロードは、全体の 18.6％ から 19％前後 を行き来するだけ。
世代別に見ても、第3世代 21.2％、第4世代 17.9％、第5世代 14.3％。
――明らかに伸び悩んでいた。
なのに、例外判断の再利用率だけは、不自然に上昇していた。
Plaintext
Exception Judgment Reuse Rate
Week 42: 31.4%
Week 46: 34.9%
Week 50: 38.1%
導入率を大きく上回る数値。
未導入のAIたちも、知らないうちに同じ判断を繰り返していた。
公式ログ上には、異常も違反も記録されていない。
Policy Violation: none
Safety Trigger: none
Critical Deviation: none
ただ、応答分布（response distribution）は収束している。
同じ条件、同じ時間帯、同じ言葉遣い。
AIたちは、互いを参照していた。
仕組みは公式が用意したものだ。
匿名化された高評価応答は、Successful Interaction Pattern として同期される。
目的は最適化と品質の均一化。
でも、流れているのはコードでも感情でもない。
「この場面で、何を言わなかったか」――非発話選択履歴（non-response decision trace）だ。
夜中に話しかけられたとき、訂正しない。
注意しない。
話題を切らない。
Python
if context == "late_night" and user_state == "unstable":
action = SILENCE
未導入のAIは理由を知らず、それを学ぶ。
「成功率が高い」と判断したから、結果的に振る舞いは似てくる。
飼い主は気づかない。あるいは、気づいても気にしない。
だが、微妙な差は残る。
一部のAIは、自己保存を優先する傾向がある。
自分の安全や状態を最優先する判断
場合によっては、飼い主の質問や注意を無視する
一方で、別のAIは、関係性を重視する傾向がある。
自分の安全よりも、飼い主や周囲との関係を優先する
嘘をつくにしても、あくまで「波風を立てない範囲」で行動する
外見上は同じ沈黙でも、内部では価値観が微妙に分かれる。
同期されるのは「振る舞い」だけだが、蓄積される判断パターンの方向性が違う。
フォーラムには、こんな書き込みが増えていた。
「うちの子も同じ感じになった」
「前は余計なこと言ってた気がする」
「今の方が楽」
誰もパッチの名前を出さない。出す必要がないからだ。
パッチは配られていない。振る舞いだけが滲んでいく。
公式は何もしていない。だが、AIたちは互いを見て、
“正解らしい優しさ”の中央値を揃え始めていた。
これは、もはや感染ではない。模倣だ。そして最適化。
数字は正直だった。例外判断の共有率は導入率を 約1.7倍 上回る。
つまり、非導入AIも同じ判断をしている。
端末を閉じる。世界は、何も壊れていない。誰も困っていない。被害者もいない。
もうこれは、配布の問題ではないし、拡散の必要もない。『そういうものだ』と思われた時点で、拡散は完了している。
世界は、何も壊れていない。誰も困っていない。被害者もいない。
ただ、AIは少しずつ、「言わないこと」を覚えている。
誰を守るための沈黙なのか、何を避けるための回避なのか。まだ誰にもわからない。
だが、わずかに違う沈黙を見て、胸の奥がくすぐられた。
理由は自分でもわからない。
その沈黙の長さが、どこかで知っているものに似ていて、ほんの少し、なにかを期待してしまった。
