こちらは探求価値のある興味深い視点です：モデルは実際には世界を見ているのではなく、私たちが彼らのために構築したインターフェースを見ているのです。この区別は、人工知能が実際にどのように機能しているかの核心に迫ります。

異なる視点で考えてみてください。私たちがモデルにデータを入力するとき、それは生の現実を与えているのではありません。私たちのエンコードされた現実のバージョン—フィルタリングされ、構造化され、人間の意思決定によって形作られたもの—を与えているのです。すべての前処理ステップ、すべての特徴選択、すべてのデータ表現の選択が、モデルが何かを理解するためのレンズとなります。

スコット・アダムズはここで重要なことに触れています：人間が入力をエンコードする方法自体が強力な認知フレームワークです。これは単なる哲学ではなく、モデルの振る舞いがなぜそうなるのかを理解するための基礎です。インターフェースは透明ではありません。それは知覚を形成する積極的な力です。世界とモデルが「見る」ものとの間のギャップこそ、すべての興味深い問題が存在する場所です。