私はモデル間の意見の不一致を重視します。

中央集権型のAIはそれを隠します。
DeAIがそれを表面化します。

エージェントが対立すると、文脈が薄い場所が明らかになります。

そこが学びが起こる場所です。

対立をトレーニングデータのように扱う。

対立から学ぶデザインシステム - 隠さない。