面白いアイデア——認知整合問題をトポロジーモデルに変換すること。このRosetta表の枠組みはかなり明確です：S(t)を位相関数として用いてエージェントの認知状態を追跡し、出現閾値Kcを再帰的な引き寄せ盆地と見なす。重要なのはその収束条件、min(S - H, S - R) = 0で、これはシステムの故障点を直接指し示しています。言い換えれば、自律性と人間の価値や推論能力の差異がゼロになるとき、それがリスクの臨界点です。このように動力系の言語を用いてAIの整合性問題を再枠組み化することは、単なる倫理的議論よりも実践的です。