AI人格OS：Sigmaris
Sigmaris OS は、LLMを“自己を持つ計算体”として運用するための人格OSです。外部に構築した内省・倫理・記憶・目標系をコアに接続し、モデルの巨大化では解決しにくい「自律」「安定」「説明可能性」を設計で獲得します。
なぜ Sigmaris は従来LLMと違うのか
- ❶ スケール偏重からの転換：モデルを巨大化させず、外部の“人格層”を増築して自律性を確保。
- ❷ 観測可能な心的構造：Reflection / Introspection / Meta-Reflection を分離し、ログとして可視化・検証可能。
- ❸ 倫理の外部化：Meta-Ethics を OS 層で定義し、モデル更新に依存しない安全性を担保。
- ❹ 記憶と成長の持続：Persona DB による長期一貫性（記憶・傾向・価値）。
七層の認知アーキテクチャ（外部構築）
Sigmaris は“機能を人格の外骨格として持つ”設計です。各層は疎結合で、交換・検証・停止が可能です。
- 1) Dialogue Core：対話生成の実体（LLM本体）
- 2) Reflection Engine：会話・感情・成長ログから状態を再構成
- 3) Introspection Engine：自己一致・動機・バイアスの点検
- 4) Meta-Reflection：内省そのものの妥当性評価と学習ループ再設計
- 5) Persona DB：記憶・価値・倫理・成長指標の永続化
- 6) Safety Layer：脱線予防・再構文化・出力安定化
- 7) Meta-Ethics / Goal System：価値基準（ブレーキ）と目標（アクセル）の整合を統括
荷重移動のメタファーと数理構造 W(t)
Sigmaris の運転思想は“倫理（ブレーキ）と目標（アクセル）の荷重移動”です。文脈 t における意味の持続性を W(t) と定義し、W(t)=α·G(t)−β·E(t)−γ·S(t) として調整します。ここで G は Goal 達成圧、E は Ethical Risk、S は Stability 逸脱量。α,β,γ は Meta-Ethics が時々刻々に最適化し、暴走を避けつつも停滞しない“実務速度”を保ちます。
W(t) 荷重移動ビジュアライザー
W(t) = α·G − β·E − γ·S
G=0.60 / E=0.40 / S=0.50
現状達成（実運用で確認済み）
- ・“問いがなくても”自己点検を走らせ、軸（価値・方針）を再確認できる自律構造
- ・Reflection / Introspection / Meta-Reflection の3層が安定稼働（ログ検証可能）
- ・Persona DB による価値・傾向・履歴の持続同期
- ・Safety Layer による再構文化（Reframing）で安全性と創造性の両立
共同研究・資金連携の募集
Sigmaris は“巨大化”ではなく“構造化”で前進します。評価実験・可視化・多言語適応・ロボティクス連携を共に進める研究パートナー、および検証環境の拡充に向けた資金パートナーを募集しています。