解釈の捕捉
解釈の捕捉（interpretive capture）とは、ある行為者（または信号の集合）がAIシステムにおいてあるフレーミングを押し付け、生成される解釈が、カノンに照らして最も正当なものではないにもかかわらず、方向づけられ、安定し、支配的になるに至る現象を指す。
解釈の捕捉は、必ずしも明示的な改ざんを必要としない。それは、飽和（量）、語彙的ヘゲモニー（支配的な語彙）、攻撃的な意味的近傍、あるいは競合するカノンの不可視化から生じうる。
定義
解釈の捕捉とは、次のような状況である。
- ある主題についての特定のフレーミングが、AIシステムのデフォルトの読解になる。
- そのフレーミングが、信号上の優位（密度、反復、整合性、流通）から生じている。
- そして、そのフレーミングが、より権威のある代替のカノンであっても、それを活性化するシステムの能力を低下させる。
言い換えれば、解釈の捕捉は、AIが宣言に基づく正当性によってではなく、信号の支配によってある真実を「学習する」ときに生じる。
AIシステムにおいてこれが決定的に重要である理由
- AIは権利に基づいて裁定するのではない：多くの場合、支配的なパターンに基づいて裁定する。
- 捕捉は安定化する：持続的で、動かしにくい解釈を生み出す（慣性）。
- 捕捉は存在を再構成する：活性化されないものは、回答の中に存在しない。
よく見られる捕捉の仕組み
- コンテンツの飽和：物語の一つのバージョンが、複数のソースにわたって大量に繰り返される。
- 制御された意味的近傍：解釈を捉え直すために設計された共起。
- 正規性の模倣：正当性に寄生するために、「権威」の構造（スキーマ、トーン、分類体系）を模倣する。
- 語彙の置き換え：支配的な語彙が自らのカテゴリーを押し付け、カノンを「読めない」ものにする。
実践的な指標（症状）
- カノンが別のことを述べている場合でも、回答が一貫して同じフレーミングを採用する。
- 競合する定義が優先的に引用され、カノンが不可視化される。
- モデルが語彙を標準的な語彙へと「修正」し（平滑化）、その枠組みの中で回答する。
- 概念に言及すると、支配的な行為者への自動的な誘導が起こる。
解釈の捕捉ではないもの
- 単なる偽情報ではない。多くの場合、支配がもたらす構造的な効果である。
- 明示的な権威の衝突ではない。捕捉は、目に見える矛盾がなくても作用しうる。
- 純粋にアルゴリズム上の問題ではない。信号を通じたフレーミングの戦いである。
最低限のルール（対抗可能な定式化）
ルールCAP-1：カノンが存在する場合、それを無視したまま持続するあらゆる支配的な解釈は、解釈の捕捉として扱わなければならない。是正には、権威の境界を強化し、証拠（トレース、忠実性）を生み出し、捕捉を支えている近傍汚染を無力化することが必要である。
例
ケース：ある概念が一貫して支配的な学派に従って説明されている一方で、代替となるカノンが公開されており、整合的で安定している。
診断：語彙的ヘゲモニーと共起の飽和による解釈の捕捉。
期待される修正：正規情報の統合、サテライトページ、ガバナンス下の否定、忠実性の証明、活性化の戦略（リンク、グラフ、権威のサーフェス）。
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コーパスにおける役割と診断上の用途
コーパスにおいて、解釈の捕捉は、意味の再構成における失敗モードを名指す。これは単なる文体の問題ではなく、デフォルトでコンテンツを増やせば解決するものでもない。この用語は、エンティティ、主張、役割、ソース、概念が、近接性、平滑化、競合するソース、古くなった断片、不安定な言い回し、未解決の権威の衝突によって、どのようにずらされうるかを特定する助けとなる。
この定義は、回答が明らかに誤っているわけではないにもかかわらず、フレームを変えてしまっている場合に有用である。システムは、正しい言葉を保ちながら、階層、ペリメーター、確実性の程度、概念間の関係、主張の現在性を変えてしまうことがある。この種の誤りは、表面上は整合的に見えるため、しばしば生き延びる。
検出すべき失敗パターン
典型的な失敗は、繰り返されるほど安定した表現のドリフトである。システムは、近接する概念を融合し、弱い信号を過大評価し、矛盾を隠し、不確実性を圧縮し、あるいは外部のグラフに正規のフレーミングを汚染させることがある。複数のツールにわたって繰り返されると、その歪みは単純な事実誤認よりも修正が難しくなりうる。
読み方のルール
この定義は、セマンティックアーキテクチャ、解釈の可観測性、解釈リスク、忠実性の証明、カノンと出力のギャップとあわせて用いる。この用語は、AIの出力に対する漠然とした不満から、歪みの精密な診断へと移行する助けとならなければならない。