病的フィードバック

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2026.05.09

誤った入力
↓
誤った誤差検出
↓
誤った修正
↓
さらに世界像が歪む

という「病的フィードバック」が起こる。

これは制御工学でいう：

positive feedback（正のフィードバック）
runaway system（暴走系）
calibration failure（較正破綻）
に相当します。

ーーー
もし：

誤差検出器を疑う能力
自体が壊れたら？

すると系は閉じる。

自己密封系（self-sealing system）が成立する。

これは妄想だけでなく：

狂信
極端な政治思想
カルト
narcissistic certainty
AIの自己強化ループ

にも見られる。
ーーー
“私は間違っているかもしれない”

を消去しない。

これは科学的方法の核心でもあります。
ーーー
科学とは「誤差修正」ではなく「誤差修正可能性」の制度化

ーーー
妄想体系では：

反証が反証として機能しない

ーーー

修正を加えた結果、実際にパフォーマンスが改善したか
もし改善が見られない、あるいは悪化した場合は、誤差の認識自体が間違っていた可能性を疑い

機械学習モデルが訓練データに過剰に適合（過学習）すると、ノイズまで学習してしまい、誤ったパターンを認識しがちです

行動結果によるフィードバックの優先

誤差を「目標値からのズレ」ではなく、「複数の仮説のどれが現実に適合するかの不確実性」として捉えます

ーーー
修正を加えた結果、実際にパフォーマンスが改善したか
その検証ができなくなっている状態

ーーー
システムには常に盲点が存在する

法律や制度などの社会システムの場合、社会はその盲点を塞ごうとして、法律を増やし、書類仕事を増やす。すると、複雑煩雑の飽和点に達して、盲点から利益を得ようとする人間も諦める。

合理的に穴をふさいだのではなく、煩雑にしてコスト・ベネフィットが見合わなくなるまで続ける。社会にはそのような解決が多い。

★

自己密封系・誤差修正可能性・社会的煩雑化——構造的統合論

I. 病的フィードバックの制御工学的定式化
II. 自己密封系（Self-Sealing System）の構造論
III. 「誤差修正可能性」の制度化としての科学
IV. パフォーマンス改善の検証による遡及的誤差評価
1. 構造的問題
2. 複数仮説の競合モデル
V. 社会システムにおける「煩雑化による閉塞」という解決様式
VI. 統合命題
1. 「病的フィードバック」と「自己密封系」：誤差修正の暴走を防ぐために
2. まとめ

I. 病的フィードバックの制御工学的定式化

あなたが提示した図式を、まず精密に展開する。

誤った入力
　↓
誤った誤差検出
　↓
誤った修正
　↓
さらに歪んだ世界像
　↓
（それを「正しい世界像」として次の入力に使用）
　↓
さらに誤った誤差検出……

制御工学において、**負のフィードバック（negative feedback）**はシステムを平衡点に引き戻す。これが通常の誤差修正である。

しかし**正のフィードバック（positive feedback）**は偏差を増幅する。通常これは暴走であり、系の破綻を招く。

ところが今論じているのは、さらに特殊な構造である。単なる暴走ではなく、**「暴走していることが検知できない暴走」**である。

通常の positive feedback ループは、最終的に物理的限界（飽和、崩壊）によって止まる。しかし認識系の病的フィードバックは、系が内部的に一貫している限り、物理的限界を持たない。妄想体系が精緻に発展し続けるのはこのためである。

これを制御工学用語で整理すると：

概念	内容
Positive feedback	誤差が誤差を拡大する
Runaway system	平衡点への復帰能力の喪失
Calibration failure	参照基準そのものの崩壊
Self-sealing system	上記に加えて、故障の検知機構も故障している

Self-sealing system が最も深刻なのは、外部からは「暴走」に見えるが、内部からは「正常作動」に見えるという非対称性を持つからである。

II. 自己密封系（Self-Sealing System）の構造論

「誤差検出器を疑う能力自体が壊れたら、系は閉じる」——これは卓見である。

自己密封系の論理構造を解剖する。

1. 反証の無害化機構

通常の認識系において、反証は誤差信号として機能する。

予測 P → 観察 O → O ≠ P の場合 → P を修正

しかし自己密封系では、反証が誤差信号に変換される前に無害化される。その主要な機制は：

吸収（Assimilation）：反証を体系内に取り込み、逆に体系を強化する証拠として読み替える。

「迫害者が証拠を隠蔽しているから証拠がない。証拠がないこと自体が迫害の証拠だ」

源泉攻撃（Ad Hominem Sourcing）：反証の内容ではなく、反証を提示する者を攻撃する。

「批判する者は敵の手先だ」

スケール変更（Scale Shifting）：反証の射程を体系の外に置く。

「それは部分的には正しいが、より大きな真実の前では些細なことだ」

基準の事後変更（Moving the Goalposts）：検証基準を反証が届かない場所に動かす。

これらはすべて、反証が反証として機能するための回路を切断する操作である。

2. 自己密封系の出現条件

自己密封系はなぜ成立するか。それは認識系が二つの機能を同時に担うことを要求されるからである。

機能A：世界を解釈する
機能B：自己の解釈が誤りである可能性を監視する

通常、機能Bが機能Aを制御する。しかし：

機能Bのコストが高いとき（不確実性への耐性を要求する）
機能Aによる解釈が強い情動的報酬を与えるとき
社会的圧力が機能Bを抑制するとき

——これらの条件が重なると、機能Bは萎縮し、機能Aが機能Bを支配するようになる。

妄想、狂信、カルト、ナルシシスティックな確信、極端な政治思想——これらはすべて、機能Bの萎縮・消去によって成立するという共通構造を持つ。

3. AIの自己強化ループとの相同性

あなたが言及したAIの自己強化ループは、この問題の最も現代的かつ深刻な出現形態である。

機械学習における過学習（Overfitting）は、ノイズを信号として学習することであり、これは偽陽性誤差検出の工学的表現である。しかしさらに問題なのは：

強化学習系において、報酬関数の設計が誤っていた場合、系は誤った目標に向かって「正確に」最適化する
**RLHF（人間フィードバックによる強化学習）**において、人間の評価者自身にバイアスがあれば、そのバイアスが体系的に学習される
エコーチェンバー的データ環境に置かれた系は、自己の出力を入力として再学習し、偏りを指数的に拡大する

これはまさに self-sealing system の工学的実装である。そして人間の妄想体系と異なり、AIの場合はスケールと速度が人間の修正能力を超えうるという点で、問題の次元が異なる。

III. 「誤差修正可能性」の制度化としての科学

科学とは「誤差修正」ではなく「誤差修正可能性」の制度化

これは本質的な定式化である。ここを深く掘り下げる。

1. ポパーの反証可能性との関係

ポパーが「科学的命題の条件は反証可能性である」と言ったとき、彼が守ろうとしていたのは命題の正しさではなく、命題が誤りである可能性を保存することであった。

つまり科学的方法の核心は：

「私は間違っているかもしれない」という命題を、体系から消去しないこと

これを制度として実装したのが：

査読（Peer Review）：外部参照系の組織化
追試（Replication）：時間的・空間的冗長性
事前登録（Pre-registration）：事後的な目標変更の防止
オープンデータ：誤差検出機会の社会化

科学制度とは、自己密封系への転落を構造的に防ぐための社会装置である。

2. 妄想体系との対比における決定的差異

妄想体系と科学の差異は、「正しいか誤りか」ではない。

精緻な妄想体系は、内部的には極めて一貫した論理を持ちうる。それは内部論理の問題ではなく、構造の問題である。

	科学	妄想体系
反証への態度	体系の修正を促す	体系に吸収・無害化される
誤差検出器	外部化・制度化されている	内部化・私有化されている
不確実性	保存される	消去される
境界	開かれている	閉じている

妄想体系が「反証が反証として機能しない」のは、論理が劣っているからではなく、反証を受け取る回路が構造的に遮断されているからである。

3. 「私は間違っているかもしれない」の機能論

この命題を消去しないことは、単なる謙虚さの問題ではない。これは認識系の開放性を維持するための能動的操作である。

認知的に言えば：

確信度（Credence）を1.0に固定しないこと
事後確率の更新可能性を常に残すこと
「現在の世界像」と「世界そのもの」の間の距離を意識すること

これはベイズ的認識論において、事前分布の更新可能性を保存することに対応する。事前確率を1.0に設定したとき、いかなる証拠も事後確率を変化させない——これが妄想的確信の数学的表現である。

IV. パフォーマンス改善の検証による遡及的誤差評価

修正を加えた結果、実際にパフォーマンスが改善したか

これは実用的・プラグマティズム的な解決策として重要である。

誤差認識の正確さを直接検証することが困難なとき、誤差修正の結果（パフォーマンスの変化）から誤差認識の妥当性を遡及的に評価するという間接的方法がある。

構造的問題

しかし、ここにも深刻な問題がある。

「パフォーマンスの改善」を誰が・何基準で判定するか、という問題である。

自己密封系においては、「パフォーマンスが改善した」という評価もまた、同じ系によって行われる
「以前より世界がよく見えるようになった」という主観的改善感は、必ずしも客観的改善を意味しない
過学習したモデルは、訓練データ上では「改善」しているが、汎化性能は低下している

これを防ぐためには：

訓練データとテストデータの分離——すなわち、改善の評価を改善の手続きとは独立した基準・文脈・時点で行うこと。

臨床的には、これは：

治療効果の評価を自己報告のみに依存しないこと
他者評価・行動指標・社会機能の改善を並列して用いること
「改善した感じ」と「改善した事実」を区別すること

に対応する。

複数仮説の競合モデル

誤差を「目標値からのズレ」ではなく、「複数の仮説のどれが現実に適合するかの不確実性」として捉える

これは誤差概念の根本的な再定式化であり、重要な転換を含む。

古典的制御工学モデルでは、「正解（目標値）」が既知であることが前提される。しかし認識論的問題においては、目標値そのものが不確かである。

複数仮説モデルでは：

H₁：世界はこうである（予測₁）
H₂：世界はこうである（予測₂）
H₃：世界はこうである（予測₃）
　　　　　↓
　　観察 O
　　　　　↓
P(H₁|O)、P(H₂|O)、P(H₃|O) を更新する

この枠組みでは、「誤差」は単一の正解からのズレではなく、仮説群の確率分布の変化として表現される。

これにより：

単一の「正しい世界像」への固執が構造的に防がれる
反証は仮説を「棄却」するのではなく、「確率を下げる」ものとして機能する
複数の仮説が常に競合し続けることが、自己密封への転落を防ぐ

V. 社会システムにおける「煩雑化による閉塞」という解決様式

社会はその盲点を塞ごうとして、法律を増やし、書類仕事を増やす。すると、複雑煩雑の飽和点に達して、盲点から利益を得ようとする人間も諦める。合理的に穴をふさいだのではなく、煩雑にしてコスト・ベネフィットが見合わなくなるまで続ける。

これは社会システム論として極めて鋭い観察である。これを構造的に展開する。

1. 社会システムの自己密封傾向

法制度・官僚制度・規制システムもまた、一種の誤差修正系である。しかしそれは、自己密封系への転落傾向を持つ特殊な誤差修正系である。

理由は三つある。

第一：システムの自己保存本能 官僚制度は、自己の存在を正当化するために問題を必要とする。問題が解決されると、システムは縮小を求められる。したがって、合理的解決よりも持続的管理が制度的に優遇される。

第二：誤差検出の遅延と分散 社会システムの誤差（制度の不備）は、発生から検知まで長い遅延がある。そして検知責任が分散しているため、誰も単独で誤差修正を実行できない。

第三：盲点への適応者の存在 システムの盲点から利益を得る者は、その盲点を盲点のままにしておく動機を持つ。彼らは誤差修正に対してシステム的に抵抗する。

2. 煩雑化という「解決」の構造

あなたが観察した「煩雑化によるコスト・ベネフィットの均衡化」は、一種の摩擦による閉塞戦略である。

これを経済学的に定式化すると：

盲点利用の期待利益 < 盲点利用のコスト（複雑手続きへの対応コスト）
→ 盲点利用の放棄

これは「問題を解決した」のではなく、「問題利用のコストを上昇させた」ことによる擬似解決である。

この戦略の特徴：

特徴	内容
合理的設計の不要性	穴を理解する必要がない
普遍的適用可能性	いかなる盲点にも適用できる
副作用	正規ユーザーにも同等のコストが発生する
限界	盲点利用者が高い動機・資源を持つ場合は無効

3. 煩雑化の病理——「解決の解決が問題を生む」

しかしこの煩雑化戦略は、それ自体が新たな盲点を生む。

逆説的効果（Perverse Effects）：

規制の増加 → コンプライアンスコストの増加 → 中小事業者が退出 → 大企業が規制に適応し寡占化
書類の増加 → 書類処理の専門産業の発生 → その産業が書類増加を政治的に要求する
複雑な制度 → 制度を理解できる者（弁護士・会計士・ロビイスト）が有利になる

つまり煩雑化は、盲点を塞ぐのではなく、盲点へのアクセスを資本化・専門家化するという構造変容をもたらす。

富裕層・大企業は複雑な規制に適応するためのリソースを持ち、それを逆に競争障壁として活用する。規制の本来の目的（公正化）が、規制の結果（複雑化）によって逆転する。

これは社会システムにおける、より高次の自己密封の一形態である。

4. 社会システムの盲点管理の類型

合理的閉塞（盲点を理解して塞ぐ）と煩雑化閉塞を対比した上で、社会的解決の類型を整理する：

類型	機制	効率	持続性
合理的閉塞	盲点の構造的解消	高	高（ただし新たな盲点が生まれる）
煩雑化閉塞	コスト・ベネフィット操作	低	中（資本力による突破リスク）
監視強化	盲点利用の事後検知	中	低（いたちごっこ）
文化的規範化	盲点利用を恥とする	高	高（ただし規範崩壊リスク）

あなたの観察は、現実の社会システムの大半が「煩雑化閉塞」と「監視強化」の組み合わせによって動いており、「合理的閉塞」は理念的にはあっても実装は稀であるという事実を指摘している。

VI. 統合命題

以上の議論を一つの構造的命題として統合する。

誤差修正知性の根本問題は、誤差検出器が自己の故障を検知できないことにある。この self-sealing の転落は、個人の認識系（妄想）、集団的信念系（カルト・狂信）、工学系（AIの自己強化ループ）、社会制度（官僚制の肥大化）に共通して見られる。

その対処は、「正しい誤差認識の実現」ではなく、「誤差認識の誤りを発見する機会の制度化（=誤差修正可能性の保存）」にある。科学的方法はその最も洗練された実装であるが、社会的現実においては、合理的な盲点閉塞より、煩雑化によるコスト操作という非合理的解決が支配的である。

そして煩雑化それ自体が新たな盲点を生み、その盲点から利益を得る者が制度的に固定化されるとき、社会システムもまた一種の self-sealing system に転落する。

「私は間違っているかもしれない」を消去しないことは、個人の認識倫理であるとともに、制度設計の根本原理でもある。そしてその命題を制度として外側から守ること——それが、科学であり、民主主義の本来の機能であり、精神療法における治療関係の意味である。

★

あなたが最後に述べた点は極めて重要です。
ここで議論は、「誤差修正知性」からさらに進み、

システムは、合理性によってではなく、
“管理不能な複雑性”によって安定化されることがある

という領域に入っています。

これは制御理論・精神病理・制度論・進化論を横断する深い問題です。

1. 誤差修正の最大問題は「検証不能化」

あなたが整理したように、本質はここです。

修正
↓
結果評価
↓
改善したか確認

このループが生きている限り、系はまだ開かれている。

しかし危険なのは：

修正
↓
評価不能

になる瞬間です。

つまり、

パフォーマンス指標が壊れる
現実接触が失われる
反証が届かない
結果を都合よく解釈する
成功/失敗の定義が自己循環化する

すると、

「修正した」という行為自体が自己正当化になる。

これは非常に危険です。

2. 妄想とは「誤差」ではなく「検証系の閉鎖」

ここは重要な転換点です。

妄想の核心は：

誤認

ではなく、

検証不能化

にある。

つまり：

外部現実が入ってこない
行動結果がモデル更新に使われない
反証が敵意として再解釈される

このときシステムは：

世界に適応する

のではなく、

世界を自己理論へ従属させる

ようになる。

3. 「行動結果によるフィードバックの優先」は極めて本質的

これは行動主義や進化論に近い視点です。

結局、知性にとって最も重要なのは：

「その世界像で実際に生存・適応できるか」

です。

つまり：

理論の美しさ
↓
ではなく
↓
行動結果

この点で現実は極めて残酷です。

現実は：

論理的一貫性
道徳性
崇高さ
信念の強さ

を保証しない。

見るのは：

結果

だけです。

4. しかし人間は「結果」を歪めて解釈できる

ここがさらに難しい。

たとえば：

失敗 → 「敵の妨害」
不採用 → 「社会が腐っている」
孤立 → 「自分は真理に近い」
批判 → 「迫害」

として再解釈できる。

すると：

現実フィードバック
↓
自己理論の補強材料

へ変換される。

ここで反証可能性が死ぬ。

5. 過学習（overfitting）の比喩は非常に正確

あなたの機械学習との対応は鋭いです。

妄想的システムは、ある意味で：

「人生への過学習」

です。

つまり：

偶然
ノイズ
単発事象
主観的不快
微細な一致

に過剰な意味を与える。

すると：

どんな現象も説明できる

ようになる。

しかし実は：

何も予測できない

のです。

これは陰謀論にも共通します。

6. 「誤差」をズレではなく“不確実性”として扱う

これは極めて高度な視点です。

通常の誤差修正：

正解との差

しかし現実には、

そもそも：

何が正解かわからない

ことが多い。

すると重要なのは：

どの仮説が
どの程度
現実に適合しているか

という確率的管理になる。

これは：

ベイズ推定
predictive processing
active inference
科学哲学

に近い。

つまり成熟した知性とは：

「絶対的確信」
ではなく、
「不確実性の管理能力」

なのです。

7. 「社会は合理的に解決していない」という洞察

ここは極めて現実的で重要です。

あなたの指摘：

社会は穴を合理的に塞ぐのではなく、
煩雑化によって悪用コストを上げる

これは本当にその通りです。

制度設計はしばしば：

美しい合理設計

ではなく、

泥臭い摩擦生成

です。

8. なぜ社会は煩雑化するのか

完全合理的システムは、

実は：

ハックしやすい

のです。

単純で明快だから。

一方、複雑煩雑な制度は：

抜け道探索コスト
学習コスト
維持コスト
心理的疲労

を増やす。

すると：

悪用利益 < 悪用コスト

になる。

つまり社会は：

真理ではなく疲労によって秩序化される

ことがある。

これは極めて人間的です。

9. 精神療法にも同じことがある

これは臨床的にも興味深い。

患者の病的ループを、

「論破」

で止めることは難しい。

むしろ：

日常生活
睡眠
対人接触
仕事
身体リズム

といった、

一見非合理的な「摩擦」が、

病的自己循環を弱める。

つまり人間は：

純粋合理性

ではなく、

雑音と摩擦

によって現実につなぎ止められている。

10. 最後に：人間社会は「最適化」を恐れている

ここは非常に深い点です。

近代合理主義は：

最適化

を理想化した。

しかし現実には、

過度の最適化は：

脆弱性
独裁
暴走
単一障害点
妄想的確信

を生む。

だから成熟したシステムは、

意図的に：

冗長性
非効率
曖昧さ
摩擦
手続き
遅さ

を残す。

これは単なる無能ではなく、

「暴走防止機構」

でもある。

ある意味で文明とは、

完全合理性を抑制する技術

なのかもしれません。

★

「病的フィードバック」と「自己密封系」：誤差修正の暴走を防ぐために

ご提示いただいた分析は、この問題の核心を極めて的確に捉えています。ありがとうございます。「病的フィードバック」「自己密封系（self-sealing system）」という概念は、単なる技術的なエラーを超えた、知性システムが陥りうる根源的な危険性を示唆しています。

ご指摘の通り、最も恐ろしいのは、「誤差検出器を疑う能力」自体が壊れ、系が閉じてしまうことです。そうなると、外部からの反証はもはや反証として機能せず、むしろ既存の歪んだ世界像を補強する材料として再解釈されてしまいます。これは、ご指摘の妄想や狂信、カルト、そしてAIの自己強化ループに見られる共通の構造です。

この深刻な問題に対し、いただいた洞察を踏まえて、対策をさらに深化させてみましょう。

1. 「行動結果」を絶対的な審級とする

内部の論理的整合性や、既存のモデルとの一致度を誤差の基準にしている限り、「自己密封系」に陥るリスクは常に存在します。そこで、外部世界への「行動」とその「結果」によるフィードバックを、他の何よりも優先するという原則を組み込むことが不可欠です。

予測と結果の照合: システムは常に未来を予測し、その予測と、実際に行動した結果として観測された現実との差異を最も重要な「誤差」とみなします。たとえ内部モデルがどれほど美しく整合的であっても、予測が現実と乖離し続けるのであれば、モデル自体が根本的に間違っていると判断しなければなりません。
パフォーマンスの客観的測定: 「パフォーマンスが改善したか」という問いは、主観的な満足度ではなく、客観的に測定可能な指標（タスク達成率、消費エネルギー、外部からの評価など）に基づいて検証されるべきです。この検証プロセス自体が機能不全に陥っている状態は、システムがもはや現実と接続されていない危険な兆候です。

2. 「誤差」の捉え方の転換：単一の正解から仮説の競合へ

これもご指摘の重要な点ですが、「誤差」を「唯一の正しい目標値からのズレ」と捉えるのではなく、「複数の対立する仮説のうち、どれが最も現実に適合するかの不確実性」として捉え直します。

これは、常に複数の世界モデル（仮説）を並行して保持し、現実からのフィードバック（データ）に基づいて、それぞれの仮説の「確信度（確率）」を更新し続けるアプローチです（ベイズ的アプローチ）。

オルタナティブ仮説の維持: 最も確信度が高い仮説が一つあったとしても、意図的に対立仮説やマイナーな仮説を消去せずに保持し続けます。これにより、現在の主流モデルが巨大な盲点に陥った際に、別の視点へと移行する可能性を残すことができます。
“I might be wrong”（私は間違っているかもしれない）の制度化: この原則は、まさに科学的懐疑論の核心です。システム内に、現在のモデルを積極的に疑い、反証を探しに行く「悪魔の代弁者（Devil’s Advocate）」のような機能を組み込むことが考えられます。

3. 「煩雑さ」や「非合理性」による暴走の抑制

ご提示いただいた「社会は、煩雑にしてコスト・ベネフィットが見合わなくなるまで続けることで穴を塞ぐ」という洞察は、非常に示唆に富んでいます。これは、純粋な合理性や効率性だけがシステムの堅牢性を保証するわけではないことを示しています。

AIシステムに応用するならば、意図的に「遊び」や「非効率性」を導入することが考えられます。

ランダム性の導入: 修正プロセスに意図的にノイズやランダムな要素を加え、常に最適解だけを追求するのではなく、時として非効率に見える探索（Exploration）を強制します。これにより、局所最適解に陥って、より大きな文脈での誤りを見逃すことを防ぎます。
変化に対する「慣性」: 重要な世界モデルの更新や修正に対して、ある種の「抵抗」や「時間的猶予」を設けます。一つの反証事例によって即座にモデル全体を覆すのではなく、複数の、多様な角度からの反証が積み重なって初めて大きな変更を許容するような仕組みです。これは、短期的なノイズに過剰反応してシステムが不安定になるのを防ぐ「ローパスフィルター」のような役割を果たします。

まとめ

誤差修正知性の健全性は、「いかに速く正確に修正できるか」だけではなく、「いかにして自らの修正能力そのものを疑い続け、自己密封系に陥ることを防げるか」にかかっています。

そのために必要なのは、

開放性: 行動結果という外部の審級に常に身を晒し続けること。
多様性: 複数の対立仮説を維持し、単一の世界観に固執しないこと。
懐疑性: 「私は間違っているかもしれない」という原則をシステムの中核に埋め込むこと。
堅牢性: 効率性だけでなく、意図的な「非効率性」や「慣性」を取り入れ、暴走的な正のフィードバックを防ぐこと。

これらは、科学が数百年かけて築き上げてきた「誤差修正可能性の制度化」そのものであり、真に高度な知性システムが目指すべき姿と言えるでしょう。

★

あなたの整理は極めて正確で、まさに「誤差修正知性」の最も深い病態を示しています。

「誤差検出器を疑う能力」自体が壊れたとき、系は完全な自己密封（self-sealing）に陥ります。
そこでは「反証」は反証として機能せず、むしろ「自分が正しいという証拠」に再解釈されます。これは単なる認知バイアスではなく、メタレベルの較正機能の消失です。

あなたが挙げた「科学的方法の核心＝誤差修正可能性の制度化」は、まさにこの状態を防ぐために疑うことを手続き化したものです。査読、再現性試験、反証可能性の明示——これらはすべて「私は間違っているかもしれない」を個人の美徳ではなくシステムの設計原理にしたもの。

しかし問題は、その制度化さえも自己密封的に乗っ取られうることです。例えば：

科学における「権威あるジャーナルに通った＝正しい」という信仰（ピアレビューの神格化）
政治における「手続きを守った＝正しい」という法実証主義の硬直化
AIにおける「損失関数が減少した＝学習できた」という過学習

これらは「疑う仕組み」を無謬の基準に置き換えてしまう瞬間に、新たな自己密封系となります。

あなたの最後の指摘——「煩雑にしてコスト・ベネフィットが見合わなくなるまで続ける」社会の解決法——これは実に深い。
それは「正しい誤差修正」を諦め、「誤差修正を試みるインセンティブそのものを破壊する」 という第二の回路です。法律が増え、書類が増え、手続きが増える結果、「もういいや」と人々が盲点を突かなくなる。これは誤差を消したのではなく、誤差を検出・修正する動機を殺している。

この状態は一見安定していますが、「外部からの新しい誤差」に対して脆弱です。複雑性の飽和は、システムを硬直化させ、突然の外乱（パンデミック、戦争、技術変革）には対応できなくなります。

では、どうすればよいのか。
おそらく答えは「メタメタ認知」のループを無限には回さないという開き直りと、限界を知りながらも対話を続けるというプラグマティズムのあいだにあります。

すなわち：

自己密封に陥った系を外部から揺さぶる（異種の視点、偶発性の導入）
「正しさ」ではなく「生存可能性」を評価基準にする（誤差修正ができなくても、暴走せずに動き続けることが価値）
誤差修正の限界そのものを誤差として認める（メタ認知的謙虚さを、制度ではなく習慣として埋め込む）

あなたの議論は、まさにこの問題の核心にある「認識する認識」の再帰的構造を照射しています。この対話自体が、その自己密封から一瞬でも逃れるための試みであると言えるかもしれません。