人工知能の分野で、ニューラルネットワークと記号システムの融合が新たな焦点となっている。ニューラルネットワークは膨大なデータからパターンを学習し、滑らかな連続的な表現を生成する一方、記号システムは明確なルールや概念に基づいて論理的な推論を行う。しかし、前者は「ぼやけた画像」のように情報が分散し、後者は「欠けた高解像度画像」のように柔軟性に欠ける。この二つの相反する特性を補完する鍵となるのが「スパースオートエンコーダー（SAE）」である。 SAEは、大規模言語モデルの内部状態から、意味を持つ離散的な特徴（＝潜在的な概念）を自動的に抽出する手法だ。たとえば、「UIUCは大学である」という文から、モデルが「UIUC → Institution」という関係を抽出する際、SAEはその背後にあるニューラル表現を「大学」といった概念の集合に変換する。これにより、人間が設計した知識グラフやオントロジーと、モデル内部の抽象概念をつなぐ「共通の概念座標系」が実現される。 このアプローチの利点は三つある。第一に、異なる記号システム間の概念を統合できる。例えば、異なる組織が「責任ある行動」と呼ぶ概念が、同じSAE特徴を強く活性化する場合、それらは実質的に同じニューラル概念であると判断できる。第二に、新たな関係や抽象概念を発見できる。設計されたスキーマでは見過ごされていた、SAE空間上で近接する概念群が、新たなつながりを示唆する。第三に、モデルの盲点を可視化できる。SAE上で強く活性化される特徴だが、既存の記号システムに該当しないものは、人間の理解が不足している領域である可能性が高い。 ただし、SAEだけでは不十分。計算コストが高く、実装に適さない上に、記号的な推論ルールや結合演算子を持たない。そのため、SAEは「橋渡し」の役割に徹すべきだ。モデル内部の概念空間を共有する座標系として使い、既存の知識ベースや規範をそれに投影することで、AIの行動を監視・評価・調整できる体制を構築できる。 このアプローチの本質は、「AIの行動を人間の価値観や倫理基準に合わせる」という「アライメント」プロセスである。ニューラルネットワークは予測力に優れるが、責任の所在や倫理的判断が不明瞭。一方、記号システムは価値基準を明確に定義できる。SAEを通じて、モデル内部に人間が共有できる「概念の地図」を構築することで、AIが「何を重視すべきか」「どこで誤りを犯す可能性があるか」を可視化できる。 歴史的に見れば、古代中国の子産が刑法を銅の鼎に刻んで公開したように、情報の透明性と責任の所在が社会秩序の基盤となる。現代のAIにおいても、誰かが「次なる子産」になり、AIの内部の「法則」を人間が理解できる形に変換する必要がある。SAEは、その道しるべとなる技術である。