無と虚無の選挙：二人の離散的候補者が、ユダヤ人の受動性がシオニズムの能動性を完全に打ち負かしたことを証明

深層学習アルゴリズムに基づく民主主義選挙の代替案は、現行のものよりもはるかに質の高い選択を生み出し、民主主義を自身から救うことができる。新しい深層アーキテクチャに基づく選挙制度に向けて

深層民主主義でトランプが当選する確率は？ (出典)

聖地のユダヤ人コミュニティ評議会[訳注：イスラエル政府を皮肉った表現]の選挙は、反ユダヤ主義に対する二つの古典的なユダヤ的アプローチの間で行われている：行動の欠如を「ゲヴァルト」[訳注：イディッシュ語で「助けて！」の意]の叫びで補う騒々しい受動的アプローチと、領主[訳注：「プリツ」東欧のユダヤ人が地主を指した言葉]を怒らせないよう、異邦人との言葉の対立さえ避けようとする静かな受動的アプローチである。二人の知的で経験豊富な候補者が対決しているが、彼らを特徴づけるのは（ゴルダ・メイアとシャミルを除く以前の全首相とは異なり）、受動的で、イニシアチブに欠け、反応的な意思決定スタイルであり、革命を起こすのではなく、現状を維持することを目指す極度の慎重さと躊躇である。

一方では、ベギンとジャボティンスキーの修辞的遺産を継承し、高圧的で対立的、犠牲者意識的な方法で演説し、世界に対してユダヤ的な物語を挑発的に語るが、何も行動しない候補者がいる。他方では、労働運動の伝統に従い、異邦人と静かに「うまくやって」いこうとし、暗黙の合意と目立たない存在感でユダヤ人としての存続を続けようとする対立候補がおり、目立たないことと優柔不断さで際立ち、（もし疑問があった人のために）何も行動しないことを保証する3人の制御者[訳注：ガンツ陣営の重要な同盟者]を周りに配置している。

最後の5人のシオニスト首相（ラビン、ペレス、バラク、シャロン、オルメルト）のすべての取り組みが失敗した後、イスラエルのユダヤ人コミュニティは国家レベルで自らの運命を形作る能力への信念を失い、永続的な脅威の下でその日その日を乗り切ろうとする古典的なユダヤ的本能に転じた。ガンツに対する主な恐れは、すでに現状維持者として実績のあるネタニヤフとは異なり、彼の中に何らかのシオニスト的な変革への意志が隠されているかもしれないということだ。ネタニヤフに対する主な恐れは、実行力の欠如という実績にもかかわらず、追い詰められた時に、たとえ司法に対してでも、何らかの行動に走るかもしれないということだ。

ユダヤ人の集団的願望は一言で要約される：何もしないこと。不確実性の状況では「（椅子に）座って何もしない方が良い」。ローリスク・ローリターン。一見驚くべきことに、ゴルダとシャミルの離散の遺産が、ベングリオンとベギンのシオニズムの遺産に打ち勝った。ユダヤ人は歴史を作る指導者ではなく、歴史の外でユダヤ人としての存在を永続させる指導者を求めている。ちなみに、この点でユダヤ人はパレスチナ人と見事に調和している：両者とも現実の歴史の外での永続的な存在を望んでいる。

このようなユダヤ人の生存反応は、世界的な民主主義の危機に対する世界中の民族の中で最も成熟した反応の一つだと主張できる。イスラエル版トランプが混沌を引き起こすことはなく、我々の候補者は全員高いIQとシステム思考を持っている。一方で、民主主義が統治システムとして衰退していく中、歴史上初めて技術が可能にした民主主義の新しい代替案を、慎重に測定された方法で今から試してみる方が良い。我々は単純な大衆迎合主義や独裁的な方法に似たものを望まないので、自然界の他の複雑な意思決定システムから、とりわけその最高傑作である脳から、インスピレーションを得るべきだ。そして、高次レベルでの脳の働きについての理解が不十分な中、科学が最近数十年で解明した脳活動の低次レベルについての洞察を活用し、それを社会レベル、コミュニティレベルで実装し始め、最終的には（調整と経験の蓄積後に）国家レベルで実装することができる。

脳が独裁制とは全く異なる方法で機能していることは疑いの余地がない：単一のニューロンや少数のニューロン群が決定を下したり、階層的なピラミッドの頂点に立ったりすることはない。一方で、脳が民主主義とも全く異なる方法で機能していることも疑いの余地がない：全ニューロンの投票による決定や、単純な平等な多数決に基づく集計は存在しない。脳は、極端な分散と極端な集中というこれら二つの選択肢の中間的な形で、また平等な投票と不平等な投票の間で機能する：そのメカニズムは重み付けられた多数決である。さらに、脳内でのニューロンの重み付けのアーキテクチャは、現代の官僚的独裁制のような上から下への木構造的な垂直的なものではない。また、民主主義的な集計のような水平に広がる平坦なアーキテクチャでもない。それは実際にこれら二つのアーキテクチャを組み合わせた第三の方法で機能する：深層アーキテクチャである。

深層アーキテクチャは、各層が前の層の投票を重み付けする多層の投票層によって特徴付けられる。これは人工知能における深層学習革命の背後にあるアーキテクチャであり、現在人類が知る最も洗練された意思決定アルゴリズムである。その多様な状況下での学習能力は、他の既知のアルゴリズムを大きく上回り、加速度的に変化する環境での国家システムの成功にとって学習能力が最も重要な変数であることを考えると、その洞察を政治構造（おそらく市場、商業企業、その他の重要な巨大システムの構造にも）に組み込む必要性は極めて高い。深層アーキテクチャにインスパイアされ、多層の巨大代表制統治を提案できる：

4年に一度、各市民（1000万人中）は、ブロックチェーンベースの電子システム（プライバシー保護と不正防止のため）で、判断力を信頼する他の市民を1人選ぶ。それは父親かもしれないし、教授かもしれないし、職場で尊敬する人かもしれないし、ラビかもしれない。その後、選ばれた10万人の市民（つまり、各選出された市民は約100人の支持者が必要）が2年に一度、その中から1000人の代表を議会に選出する。年に一度、議会で選ばれた1000人の市民が、その中から10人を選んで、首相を含む10人の異なる閣僚職に就ける。このシステムは現在の民主主義システムよりも上手く機能するだろうか？

判断は難しい。候補者とのより親密な知識と、各段階での投票者のより高い個人的レベルは、直接選挙、予備選挙、マスメディアでの安っぽいポピュリズムの恐怖のいくつかを排除するだろう。しかし、アルゴリズム開発者なら誰でも知っているように、最適な結果を得るためにはシステムのいくつかの異なる構成を試す必要がある（重要な基準の一つは安定性と動的性のバランスである。毎年首相を交代するシステムは良くない。10年間交代していないシステムも同様だ）。もっと多くの層が必要かもしれない？おそらく（ここでは説明を単純化した）。各投票者からの複数の推薦が必要かもしれない？その可能性は高い。理想的な時間間隔は異なるかもしれない？確実に。これらすべては試行錯誤と最適化のプロセスでしか決定できない。

しかし、このプロセスが例えば地方自治体で、あるいは選挙が行われる他の組織（労働組合、政党など）で、あるいは少なくとも十分な資金を得た学術研究や多数の参加者によるシミュレーションで開始されなければ、民主主義が本当の崩壊に達した時（そしてそれは確実にその方向に向かっている）にシステムを改良する十分な時間がないだろう。その時、我々はさらに最適とは程遠い統治システムを持つことになるかもしれない。民主主義システムの硬直性 - そして実用的な手段から、イデオロギー、教化、正統性へのその変質 - は西洋に対する最大の脅威である。

最後に、脳のニューロン活動に関する最も重要で深遠な法則であるヘッブの法則[訳注：ドナルド・ヘッブにちなんで名付けられた]は、それ自体、脳研究が私たちに与えた唯一の意味のある、十分に確立された考えである。知的な体系では、これは様々な分野での思考の基本的な資産であるべきで、これにインスパイアされて、真に効果的な複雑なシステム（社会的なものやその他）を想像することができる。この法則は、他のニューロンの活動を予測するニューロンは、次回そのニューロンからより多くの注目を受け、一方で、第二のニューロンの活動を模倣するニューロンは、次回その第二のニューロンからの注目が弱まる（なぜなら第二のニューロンが最初のニューロンを予測しているから）と定めている。

この法則を民主主義システムに適用することの意味は想像するしかない：成功した（つまり、後の層のプロセスで高い位置に到達した）候補者を、他の人々が選ぶ前に選んだ投票者は、その選択の革新性と成功に応じて、次の選挙でより高い重み付けを受けることになる（例えば、人口の中から後に首相になった候補者を最初に見出した人は、他の多くの票に相当する価値を持つことになる）。一方、皆の後に遅れて加わる人々は、より低い重み付けを受ける。このように、有能で成功する人々、重要な方向性、有望なアイデア、増大する脅威を最初に見出す人々が、流れやコンセンサスに流される人々よりも、後により大きな影響力を得ることになる。そのようなシステムは現存するあらゆる意思決定システムを打ち負かすだろう。必要なのは、科学が知る最も成功した学習マシン - 脳 - から教訓を学ぶことだけである。