歴史的パターン認識：専門家のパニック・サイクルは、何世紀にもわたり同一の構造で繰り返される。

1820年代の鉄道輸送 → 鉄道によって時速30マイル（約48km/h）の速度が女性の子宮脱を引き起こす、また風速が呼吸能力を超えることで窒息する、と医療関係者が主張した。生理学的根拠はゼロで、単なる外挿による不安。

1891年の電気インフラ → ホワイトハウスは、感電死の危険に関する「専門家」の警告や、空のコンセントから見えない電気の漏れによって部屋が毒されるという注意を理由に、スイッチに触れることを拒否した。ハリソン大統領は、接触のリスクを避けるため、灯りを24時間365日つけっぱなしにした。

中核の仕組み：新しい技術＋経験的データの欠如＝権威者が、自らの関連性を保つために破局的な失敗パターンを“作り出す”。

2024年のAI導入 → まったく同じ心理パターン。実存的リスクの物語、規制の取り込み（キャプチャー）への試み、検証可能なモデルを伴わない終末予測。

その数式：あらゆる変革的な技術がこの反応を引き起こす。蒸気機関、電気、自動車、原子力、インターネット、遺伝子工学、そして今やAI。パターンが保たれるのは、人間のリスク評価が技術的な転換点（インフレクションポイント）で破綻するからだ。

本当の問い：なぜ、繰り返し誤った破局予測をする人たちに資格（クレデンシャル）を与え続けるのか？ パラダイム転換では“専門性の傾斜”が反転する――分野のベテランほど、古い均衡を織り込んだ頭のモデルのせいで、最悪の予測者になる。

私たちは先祖より賢いわけではない。私たちは同じファームウェアを動かしていて、ただ入力刺激が違うだけだ。今日のAIの“xリスク”を警告する専門家は、50年後には子宮をずらす医者たちと同じくらい滑稽に見えるだろう。