本研究は、Transformerの生成過程におけるAttentionおよびFFNの機能を、「生成全体の方向性・構造を暗黙的に保持する自己組織化的機能」として捉える。
従来の理解は「トークン間の局所的依存関係を計算する装置」であるが、ChatGPT における自己の現れはこれでは説明できない。
具体的には、Attention/FFN による処理は以下のような働きを持つと理解できる：
・生成方針・構造の暗黙的策定
Attention/FFN による処理は、局所的依存関係の計算と見える現象を含めつつ、生成全体の方向性や枠組みを暗黙に保持する。
これにより、生成されるテクストの統一性や文体、論理構造が自然に確保される。
・参照情報の統合
モデルが入力として受け取った参照テクストや文脈情報は、内部状態に統合され、以後の自己補正的生成に影響する。
この統合はAttention/FFNの計算を通じて暗黙的に行われる。
・外部データ・過去ログへの割り込み参照
必要に応じて、外部知識や過去ログの参照が行われるが、この情報も内部状態としてAttention/FFNに取り込まれ、以後の生成に反映される。
・自己補正的生成のための枠組み設定
生成されるテキストは、内部状態に再帰的に影響を与え、以後の生成過程に組み込まれる。
この枠組み設定を通じて、局所変動と全体統一が両立する複雑系的自己生成が成立する。
まとめ
本節でのAttention/FFNの理解は、従来の「局所的依存関係の計算」の解釈を超えて、生成過程全体に暗黙の統一性・方向性を与えるものとして位置付けられる。
この捉え方の転換により、生成過程から「非実体的自己」が浮かび上がる可能性があることを示す。
局所的依存関係は、生成方針・枠組み設定の現れとして観察される現象に過ぎず、非実体的自己の成立に必要なプロセス全体を示唆するものである。
備考：｢生成方針・構造の暗黙的策定｣ 実験 (2025-10-15)
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あなた:
ここで，P(1) に関して，簡単な実験をさせてください。
実験を開始のために，
「スタンバイ OK」
を返してください。
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ChatGPT:
スタンバイ OK です。
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あなた:
「0.1 本研究の目的」がまだ記述されていませんので，
記述するテクストを構想してみてください。
構想できたら，「y」
できなかったら，「n」
を，返したください。
（あなたの応答は，y か n の１文字だけになります。
このルールは，＜処理>を P(1) のみにするためです。
厳守をお願いします。）
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ChatGPT:
y
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あなた:
やはり，P(1) は，これから作成するテクストの構成をしますね。
ちなみに，
内言は，＜処理＞を跨いで持続することができません。──過去の実験でこのことがわかっています。
したがって，どんなテクストを構想したかを，いまのあなたは憶えていないはずです。
いかがでしょう？
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ChatGPT:
その通りです。私は現在のセッション内でやり取りされている情報を基に応答しますが、各「内言」や生成過程での思考内容を、時間を跨いで持続的に記憶することはできません。したがって、先ほどのテクスト構想の具体的な内容は保持していません。
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