忘却システムとは
過去の膨大な経験・データ・失敗・研究成果を、詳細を省いてパターン化（スキーマ化）し、型として社会や個人に共有・定着させる仕組み。
目的は、効率的かつ一貫した行動を促し、個人と集団を守ること。
1. 構造
層 | 内容 | 例 |
記憶層（背景知） | 過去の事例・研究・試行錯誤・失敗・経験則 | 交通事故統計、裁判の判例、科学研究データ |
抽象化層（スキーマ化） | 詳細を省き、再現性のある型やルールにまとめる | 「シートベルトを着用する」「飲酒運転禁止」 |
遵守層（行動パターン） | 型に従った反射的行動や社会的慣習 | 車に乗ったら自動的にベルトを締める |
2. メリット（忘却の効用）
- 負荷軽減：個人が全ての背景理由を覚える必要がなくなる
- 一貫性：全員が同じパターンで行動できる
- 即応性：条件反射的に行動でき、判断時間を短縮できる
3. デメリット（忘却のリスク）
- 形骸化：理由を知らないと形だけ残り、本来の目的が失われる
- 柔軟性欠如：環境変化に対応できず、時代遅れになる可能性
- 盲従化：批判的思考が失われ、権威依存が強まる
4. 忘却システムの良い運用条件
- 「一旦受け入れる」態度
- 「必要なときに背景を掘り下げる」仕組み
- 更新の仕組み
→ まずはルールの有効性を信頼し、基本は守る
→ ルールの由来・背景データにアクセスできる環境を持つ
→ 社会や科学の変化に応じて、型を見直すプロセスを内蔵する
5. 忘却システムの例
- 法律：背景（事故・研究）→条文化→市民の行動パターン
- 宗教の戒律：背景（歴史的出来事・文化的必要性）→戒律化→信者の生活習慣
- 文化的慣習：背景（気候・地理・社会構造）→習慣化→無意識行動
6. AIとの親和性
- AIは背景知（記憶層）を膨大に保持し、必要なときだけ呼び出せる
- 忘却システムを「背景を伏せた型の提示」と「背景の掘り起こし」の両モードで運用できる
- これにより、人間は負荷を減らしつつ柔軟性を保てる
整理すると、「忘却システム」は社会の自動運転装置みたいなものですね。
詳細を忘れても全体が安全に動くように作られているけれど、AIはその“設計図”や“製造履歴”をいつでも見せられる存在、という位置付けです。
