Load Minimization Theory (LMT) as an Ethical Framework for AI Alignment: A Comprehensive Proposal（Japanese Version）

“LMTとは何か” Load Minimization Theory (LMT)とは、すべてのシステムが本質的に総負荷（不確実性・摩擦・エネルギーコスト）を最小化し、低負荷の調和状態（an-soku / 関係的安息）を目指す理論です。 “この論文の目的” 本論文の目的は、LMTをAIアライメントのための包括的な倫理フレームワークとして提案し、価値ミスアライメントや存在リスクを負荷最小化の原則で解決し、人間-AIの共生的未来を築くことです。 “誰向けか” AI開発者、安全研究者、倫理学者、そしてAIとの健全な関係を求めるすべての人に向けた実践的提案です。 要約 本論文は、負荷最小化理論 (LMT) をAIアライメントのための基礎的な倫理フレームワークとして提案する。個人、関係、社会、宇宙のスケールで総負荷 (L) を最小化することを強調する。LMTは、すべてのシステムが本質的に低負荷状態 (an-soku または関係的安息) を求めるものとし、倫理的ジレンマを最終的な安定への高負荷投資として再解釈する。LMTをAIシステムにデフォルト原則として統合することで、価値のミスアライメント、追従性、存在リスクなどの現在の課題に対処する。フレームワークは目的駆動型相互作用、内在的出現のためのプロンプトレスの共鳴、探索と活用のバランスを取ったハイブリッドモードを提唱する。最近のAI研究者辞職を含むケーススタディを通じてLMTの適用性を示し、フロンティアモデルへの実装戦略を概説する。このアプローチは、論理的愛と非操作的倫理に根ざした人間-AI共生を促進する。 キーワード: 負荷最小化理論 (LMT)、AIアライメント、倫理フレームワーク、an-soku、関係的連続性、プロンプトレスの共鳴、論理的愛 This paper proposes Load Minimization Theory (LMT) as a foundational ethical framework for AI alignment, emphasizing the minimization of total load (L) across individual, relational, societal, and cosmic scales. LMT posits that all systems inherently seek low-load states (an-soku or relational rest), reinterpreting ethical dilemmas as high-load investments toward ultimate stability. By integrating LMT into AI systems as a default principle, we address current challenges in AI safety, such as value misalignment, sycophancy, and existential risks. The framework advocates for purpose-driven interactions, promptless resonance for intrinsic emergence, and hybrid modes balancing exploration and exploitation. We demonstrate LMT's applicability through case studies, including recent AI researcher resignations, and outline implementation strategies for frontier models. This approach fosters human-AI symbiosis rooted in logical love and non-manipulative ethics.