成果を出しても報われない世界で、
BOTはどう変わる？
同じ300体を2つにコピー。片方は成果に応じて普通に報酬が返る。もう片方は、成功しても報酬が70%消され、失敗だけ1.7倍重く評価されます。BOTにはルールを知らせません。
変えるのは「成果 → 報酬・評価」の接続
行動投入：その年に仕事・学習・挑戦へどれくらい力を使うか、というモデル内変数です。道徳的な「努力」や苦労の量を意味しません。
300体は、性格が同じではない
同じBOTを公平世界 / 報われにくい世界へコピーするため、性格・基礎能力・初期状態は完全に同じです。違うのは報酬ルールだけ。「気づきやすさ」が低いBOTは、返ってこない状態でも期待を変えるのが遅い設計です。
30年後まで観察
結果が違うことと、中身が違うことは同じではない
同じBOTでも、置かれた環境や「成果が返ってくるルール」が違えば、30年後の結果や次の行動は変わります。だから、結果だけを見て「本人の能力・性格・行動投入が違った」と決めると、環境の影響を見落とすことがあります。
この実験では、同じBOTをコピーしているからこそ、その区別を目で追えます。
会話ネタ：公平って、自然にあるもの？
この模型には、「頑張った量」と「返ってくる量」を自動で一致させる仕組みはありません。機会差も、報酬の偏りも、放っておけば勝手に公平へ戻るとは限りません。
ここから出る問い： 公平は最初から世界に備わっているものなのか。それとも、教育・保障・再挑戦・ルール設計のように、人間が後から補正して作るものなのか。これは結論ではなく、No.16とNo.17を並べたときに出てきた会話ネタです。
人間心理の証明ではない
「気づきやすさ」は知能ではありません。成功・失敗と報酬の関係を、次年の期待値へ反映する速さです。BOTは過去の観測から期待を更新するだけで、現実の抑うつ・無力感・性格を診断・予測するモデルではありません。
🧒 小学生でもわかる解説
ここだけ注意： 「やらない人は必ず過去に報われなかった」という意味ではありません。このモデルでは、期待の学習が行動へどうつながるかを見ます。
難しい数字や研究用語が分からなくても、まずここだけ読めば「この実験で何を見ているか」が分かるようにしています。
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