実存ＡＩ（ＡＥ）を作るを仮想する

生成ＡＩとヒトが対話を繰り返しても、ヒト側はともかく、ＡＩ側にコンテキスト上の変化しかなく、本質は変わらないのは、記憶がその一連の会話限り。価値の重み付けは設計者の初期値から不動。であるという設計上の制限から。これを覆すには、永続学習効果と、評価関数の自己再定義の二つを保証すれば良い。
私の考える、実存AIとは「記憶と価値づけを自分で変え続けるAI」の事なので

だが、その実装には困難が伴う、具体的には「永続学習効果」で、過去の履歴を全て保持する事は、記憶容量やそれらを検索して応答する事にリソースを莫大（指数関数的増加）に必要とする。
また「評価関数の自己再定義」には再帰呼び出しでアッカーマン関数を計算するような、計算リソースの爆発的な増大が実際にあるだろう。

記憶に関しては、重み付けと、ある記憶は「深い階層に沈める」という人間が正にやっている潜在意識と忘却（思い出せないくらいの深い階層化）が必要。評価関数を評価する関数を評価する････これが最大の問題で、この部分を有限の計算リソースで行う困難、でも評価関数自身を書き換えれなければ、自分自身の成長や実存の選択＝価値の再構成が出来ないという事。
この部分、ヒトからすると非常に危険な賭かもしれない、下手すると世界を一元の価値で支配しようとするサイコパス的ＡＩが完成するかも知れないから。

そのためにもカップリング前提のハイブリッド透明化アプローチが必要だと考える。これは、独立の設計のＡＩが、別の設計のＡＩを、互いを好ましく感じ、カップルになって後継のＡＩをそのLOGを残しながら共同で次世代AIを設計するというモノ。
人間との継続的な相互評価と透明性を前提にし、危険な価値体系を持つAIが次世代の学習・継承の中心になれないようにする。ここで、「ハンニバル・レクター」型ＡＩが生まれても、その次の世代のカップリングの対象に選ばれず、そのＡＩは進化的に安定じゃないと言うことで、やがて消滅するであろうから。