AnthropicとGoogleのリーダー、ワシントンに自動化AIへのブレーキを要請

AnthropicとGoogleのリーダーは、1,200人を超えるフロンティアAIの従事者とともに、異例の要請を行った。自動化されたAI開発を減速させるための協調的な仕組みを準備してほしいというものだ。署名者には、OpenAI、Meta、Thinking Machines、Microsoft、Mistralなどの研究所に所属する上級研究者が含まれる。懸念の対象は、一般的なチャットボットの普及ではない。AIシステムが、人間による評価の速度を上回るペースで、より強力な後継システムの設計を支援するようになることを恐れている。

7月に発表された「Pacing the Frontier」と題する声明は、即時停止を求めるものではない。高度なAI開発のペースを制御するため、米国政府が国際的な取り組みを支援するよう要請している。主催者側は、参加者のすべてが競争を続ける圧力にさらされるため、企業や国家が単独で安全に減速することはできないと述べる。

この違いは重要だ。研究者たちは、ワシントンに対し、今日中に特定モデルのリリースを止めるよう求めているわけではない。自動化AI研究が緊急事態を生む前に、制度、技術的な統制手段、国際協定を整備しておくことを望んでいる。この要請は、OpenAI、Anthropic、Google、Meta、そして海外の競合各社を支配する競争原理と、集団的なリスク管理を対立させるものだ。

AnthropicとGoogleの研究者、業界横断の警告に参加

この声明は、フロンティア研究所内部の私的な懸念を、政府による協調を求める公的な要請へと変える。

公開中のフロンティア声明には、2026年7月30日時点で1,293人の認証済み従業員が掲載されていた。参加資格のある従業員は引き続き署名できるため、この数は今後も変わりうる。主催者は参加者の認証前に、企業メールアドレスまたはその他の雇用証明を求めている。

署名者は、研究者、顧客、計算資源、技術的主導権を巡って競合する企業にまたがる。AnthropicのCEOであるDario Amodeiと、共同創業者のJared Kaplan、Jack Clark、Chris Olah、Benjamin Mannが名を連ねる。OpenAIのチーフサイエンティストJakub Pachockiと最高研究責任者Mark Chenも署名した。

Googleからは、DeepMind共同創業者のShane Legg、戦略責任者のJasjeet Sekhon、AI安全担当バイスプレジデントのAnca Draganが参加している。MetaのチーフサイエンティストShengjia ZhaoとAI研究担当バイスプレジデントDawn Songも掲載されている。Thinking MachinesのチーフサイエンティストJohn SchulmanとSafe SuperintelligenceのCEO、Ilya Sutskeverも加わり、組織面での重みをさらに増している。

経営幹部や研究リーダーの参加は、この文書をモデル開発から遠い従業員による抗議として退けにくくする。ただし、これはあくまで自己選択された集団でもある。この人数は、Anthropic、Google、OpenAI、Meta、その他の企業で行われた従業員投票を示すものではない。

声明に添えられたコメントは明示的に個人の見解であり、必ずしも雇用主の立場を反映するものではない。この但し書きは、個人の参加と正式な企業方針を切り分けるものだ。また、署名が各研究所による拘束力のある約束になることも防ぐ。

声明は一つの中心的な要請を掲げる。自動化されたフロンティアAIを意図的にペース調整するための技術的・ガバナンス上の手段を開発する国際的取り組みを、ワシントンが支援するよう求めている。「ペーシング」とは、監督が追いつかないことを示す証拠が現れた場合に、能力開発を減速させる力を維持することを意味する。

対象はAI開発全般よりも限定的だ。自動化AI研究とは、より優れたAIを生み出すために必要な作業の相当部分を、AIシステムに担わせることを指す。その作業には、実験のコーディング、評価設計、ソフトウェアの脆弱性の発見、結果の解釈、モデル改善案の提示などが含まれうる。

主催者は、このフィードバックループが固有のリスクをもたらすと主張する。通常のオフィス業務を加速するAIシステムは生産性を変える。一方、自らの分野を加速するシステムは、大きな能力向上の間隔を短縮しうる。

だからこそ、この書簡は責任あるAIを求める一般的な呼びかけよりも重大な意味を持つ。潜在的な転換点を特定し、それを越える前に政府へ準備を求めている。署名者は、危険なシステムがすでに稼働してからでは準備は遅いと考えている。

この要請は、ワシントンにおけるより広範な変化のさなかにも出された。米国政府は、一般的なAI原則から、直接的なアクセス、試験、国家安全保障上の審査へと移行してきた。これは制度的な土台となる可能性があるが、国際的なペーシングの仕組みはまだ存在しない。

自動化AI研究がリスクを変える理由

AI研究を自動化すると、試験、公共的な議論、政府の対応に割ける時間が圧縮される。

現在のフロンティアモデルはすでに、プログラミング、文献分析、数学的推論、実験設計において研究者を支援している。これらのツールには依然として一貫性がなく、人間の研究者が重要な作業を指揮している。声明は、自己改善するシステムがすでに存在すると立証しているわけではない。

むしろ、こうした能力が開発作業の大部分を自動化できるほど信頼性を増したときに何が起きるかに焦点を当てている。研究所は、ある世代のモデルを使って学習用ソフトウェアを改善したり、新たな研究方向を見いだしたりできる。そこで得られたモデルは、次世代の開発にさらに効果的に貢献できる可能性がある。

このプロセスでは、人間の関与なしに機械が自らを書き換える必要はない。企業は人間の承認を維持しながらも、各研究サイクルを加速できる。サイクルの高速化により、評価担当者、セキュリティチーム、政策立案者が未知の挙動を研究する時間は減る。

書簡によれば、主要企業はAI研究の自動化に近づいていると考えている。同時に、その移行が進歩をどの程度加速させるかについては不確実性があると認めている。この不確実性は、その主張に付随するものではなく、中心的な要素だ。

自動化がもたらすのが漸進的な生産性向上にとどまるなら、積極的なペーシング規則は不要なコストを課すおそれがある。有用な医療、科学、アクセシビリティ、サイバーセキュリティの応用を遅らせるかもしれない。また、複雑な要件を満たすだけの資金力をすでに持つ企業に影響力を集中させる可能性もある。

一方で、自動化が能力を急速に加速させるなら、確実性を待つこと自体が賭けになる。政府は、評価手法、法的権限、国際的な連携経路の整備に何年もかかることを後から知るかもしれない。モデル開発ははるかに速く進みうる。

このタイミングのずれが、「時間を買う」よう求める理由を説明する。この表現は、遅延そのものを目的としているわけではない。新たなリスクを調査し、セキュリティを改善し、監督を強化するための一時的な期間を指している。

John Schulmanは、自身の署名は協調が必要になる可能性について共通認識を作るためのものだと述べた。また、米国政府が介入する前に、研究所が自主的に仕組みの設計を始めるべきだとも主張した。その発言は、無条件の停止ではなく準備を指向している。

Ilya Sutskeverは、より厳しい警告を発した。将来のAIには前例のない措置が必要になると述べ、国際的な実施を適切に行わなければならないと強調した。設計の不十分な制度は、状況を悪化させかねないと警告している。

両者の立場は、二つの別個の不確実性を浮き彫りにする。研究者は、自動化研究がいつ変革的になるのかを正確には知らない。政策立案者も、それを制御するために作られた制度が有効性、正当性、国際的な信頼性を維持できるかどうかを把握していない。

これが懸念の背後にある仕組みだ。より高性能なAIがより速いAI研究を支え、それがさらに高性能なAIを生む。リスクは個々のチャットボット機能ではなく、この循環の速度と予測不能性にある。

したがって、一般の人々は二つの安易な結論を避けるべきだ。この声明は、知能爆発が差し迫っていることを証明するものではない。また、正確な加速率が依然として不明だからといって、単に退けることもできない。

有用な検証には、測定可能な研究パフォーマンスが必要になる。独立した評価者は、モデルが限定的な介入で長期間にわたる新規性の高い研究課題を完了できることを示す証拠を必要とする。研究所は既知のテストに最適化できるため、ベンチマークだけではこの問いに決着をつけられない。

実際のプロジェクトの方が重要だ。モデルが価値ある研究課題を独力で特定し、実験を実施し、結果を検証できれば、署名者の懸念を裏付けることになる。時折コーディングに成功するだけでは、同じ主張を立証できない。

AnthropicとGoogleの連合が直面する協調の罠

主な対立は安全性とイノベーションの間ではない。先に減速した参加者を不利にするインセンティブと、集団的な抑制との間にある。

AnthropicとGoogleの研究者は、雇用主が激しく競争を続けるなかでも、準備が必要だという点で一致できる。同じ緊張関係はOpenAI、Meta、Microsoft、Mistral、Thinking Machinesにも当てはまる。各社はより安全な開発を望むが、競合他社が対抗されない優位を得ることは望まない。

声明は、この圧力を企業面と国家面の両方にあるものとする。リリースを遅らせる研究所は、顧客、投資、優秀な人材、技術標準への影響力を失う可能性がある。国内の研究所を制限する国は、海外の開発者に対して戦略的な地歩を失うことを恐れうる。

これは協調の罠を生む。深刻なリスクがフロンティア全体で管理されれば、すべての参加者が利益を得る。しかし、単独で行動する参加者は、直ちにコストを負担する。

自主的な約束が有効なのは、企業が順守を観察でき、測定を信頼できる場合に限られる。フロンティア開発は、異なるアーキテクチャ、データ、計算システム、内部評価を用いて、閉ざされた環境で行われる。企業が競合相手が非公開の減速を守ったかどうかを容易に検証することはできない。

政府も国際的には同じ問題に直面する。合意には、対象となる開発の定義、信頼できる監視、違反に対する結果が必要だ。学術研究、オープンウェイトモデル、軍事システム、小規模研究所に関する規則も必要になる。

「フロンティアAI」とは、ある時点で最も高性能なクラスのモデルを指す。このカテゴリーは技術の進歩とともに変化する。対象システムの固定的な一覧はすぐに時代遅れとなり、抜け穴を生むか、通常の製品まで不必要に対象に含めることになる。

高度な学習には大規模なハードウェアとエネルギーが必要なため、計算資源の監視は一つのシグナルとなりうる。ただし、学習規模が能力に完全に対応するわけではない。アルゴリズムの改善により、計算資源が比例して増えなくても性能が向上することがある。

能力評価も別の手段となる。規制当局は、システムがサイバー作戦、生物学的支援、欺瞞、AI研究において一定の閾値を超えた場合に、より厳格な統制を適用できる。しかし評価は依然として、対象範囲の不完全さ、制度の抜け道を突く行為、配備後にのみ現れる挙動に弱い。

ワシントンはすでに限定的な審査へと動いている。6月の大統領令は、特定の米国研究所が高度なサイバーモデルをリリース前に共有するための自主的な手続きを設けた。連邦政府の審査に関する詳細によると、政府の審査は最長30日間に及ぶ可能性がある。

この大統領令は、署名者の要請よりも狭い。特定の国家安全保障能力と自主的な参加に焦点を当てている。国家をまたいで自動化AI研究のペースを調整する一般的な権限を設けるものではない。

Donald Trump大統領も、競合する懸念を明確に示した。米国が中国などの国々に対して持つ優位性を、監督によって損ないたくないと述べた。この立場は、ワシントンが一定の国内審査を受け入れる場合であっても、国際的な要請を政治的に困難なものにしている。

米国は、国家的な主導権を維持しながら、フロンティア・システムに対するより強い可視性を求めている。開発者は、貴重な知的財産をさらしたり、リリース速度を失ったりすることなく、予測可能なルールを望んでいる。国際的な競合相手は、「安全性」が米国の優位性を維持するための手段にならないという保証を求めている。

こうした利害が、声明が即時の抑制ではなくツールを求める理由を説明している。協調的なペース調整を信頼に足るものにするには、その前に技術的モニタリング、共通の評価、外交チャネルが存在しなければならない。そうでなければ、減速を求める声は競争相手同士に信頼を求めるだけのものにとどまる。

トレードオフは統制と権力集中の間にある

フロンティアAIを減速させられる政府の仕組みは、現実のリスクを低減しうる一方で、政治的統制や規制の取り込みに新たな機会を生み出しかねない。

署名者たちは、十分なペース調整の手段がない世界を描いている。一方で、提案する到達点については依然として定義が曖昧だ。誰が減速を発動するのか、どのような証拠が要件を満たすのか、制限はどれほど続くのかについて、声明は明示していない。

執行の問題も未解決のままだ。国際協定には参加を拒む研究所に対するルールが必要になる。規制が米国企業に限られるなら、特に他の地域で開発が続く場合、フロンティア全体のペース調整にはならない。

運用上の詳細が欠けているからといって、警告が無効になるわけではない。短い公開声明は、多くの場合、政策交渉に入る前に問題についての合意形成を目指す。それでも、具体性が欠ければ、読者は比例性、説明責任、技術的実現可能性を評価できない。

一つのリスクは規制の取り込みだ。大手研究所はすでに広範な政策チーム、セキュリティ担当者、政府との関係を持っている。複雑な承認制度は、小規模な競争相手への障壁を高める一方で、既存企業にはコンプライアンス基準を形作る余地を与えうる。

ペース調整の制度は、オープンモデルに対してクローズドな研究所を保護する可能性もある。ダウンロード可能なシステムは配布後の撤回が難しいため、政府はより積極的に制限するかもしれない。結果として、少数の認可済みプロバイダーを強化しながら、研究への公共アクセスを減らすおそれがある。

逆のリスクも存在する。オープンモデルを免除すれば、ダウンロード可能なシステムが危険な能力の閾値に達した場合、大きな抜け穴が残る。実効性のある制度は、ライセンス形態を証拠の代わりとして扱うことなく、能力を一貫して扱わなければならない。

市民的自由も別の懸念を生む。高度なAI研究には、コード、科学的コミュニケーション、出版が含まれる。広範な制限は、言論、学術的探究、国際協力に影響しうる。そのため、狭い定義と独立した審査が重要になる。

政府の裁量には政治的リスクも伴う。現在の審査枠組みはすでに、どのモデルが対象となるのか、どのパートナーが早期アクセスを受けるのかという疑問を提起している。曖昧な権限は、同盟者を優遇したり、紛争に関わる企業を罰したりする可能性がある。

この懸念は理論上のものではない。フロンティアモデルは、サイバーセキュリティ、防衛、情報活動、経済競争力に影響しうる。こうした利害は、監督プロセスが任意で始まった場合であっても、秘密主義と行政権による統制への強い誘因を生み出す。

Demis Hassabisは、より構造化された代替案を提唱している。Google DeepMindのCEOは、政府の監督下で運営される業界資金の標準化団体を望んでいる。彼の監視機関の提案は任意のテストから始まり、後に義務的な要件を支える可能性がある。

Hassabisは、業界、政府、オープンソースの代表者に加え、独立した専門家が参加する構想を描いている。対象システムは、その出所やモデルの重みが利用可能かどうかにかかわらず、リリース前のテストに直面する。閾値は能力の進展に応じて変化する。

OpenAIは別の制度的な道筋を提案している。同社のガバナンス・ブループリントは、国家的な枠組み、より強力な連邦AI安全研究所、より広範な政府のレジリエンス計画を求めている。このアプローチは、単一の緊急権限ではなく、持続的な制度を重視する。

これらの提案は従業員声明より詳細だが、難しい疑問は残る。独立専門家を任命するのは誰か。どの情報が公開されるのか。研究所は決定に異議を申し立てられるのか。一時的な統制が恒久的な産業政策になることを何が防ぐのか。

最も信頼できる制度は、評価を政治的な執行から分離するものだろう。企業が閾値を超える前に、閾値と手続きを公開するべきだ。また、定期的な見直し、独立監査、明確な失効条件も求めるべきだ。

国際的な正統性も同じくらい重要だ。米国が設計したプロセスが、自らを単にグローバルだと宣言することはできない。他国政府にも、標準、証拠の審査、執行への実質的な参加が必要だ。

したがって、署名者たちが提起する中核的なトレードオフは、「減速するか、統制を失うか」より複雑である。社会は技術的リスクと、集中した制度的権力を比較しなければならない。どちらにも安全策が必要だ。

この声明が証明していないこと

この署名は、事情に通じた労働者の間に深刻な懸念があることを示すが、暴走的な開発の確率、時期、あるいは制御可能性を立証するものではない。

1,293人の参加者には、フロンティア・システムを直接知る研究者が含まれる。そのため、彼らの警告は内部の見通しに関する貴重な証拠となる。ただし、その見通しが独立して検証された予測になるわけではない。

この集団は自己選択されている。アラインメント、セキュリティ、評価、ガバナンスに携わる従業員は、製品やインフラに注力する同僚よりも署名する可能性が高いかもしれない。読者は、その総数を代表的な世論調査として扱うべきではない。

署名者リストは、多数の企業にまたがる現職の従業員もまとめている。合計人数が大きいと、各雇用主でどの程度の割合を占めるかが見えにくくなる。見かけ上の社内支持を解釈する際には、企業規模、職務、年次が重要だ。

声明の中心的な前提は慎重な表現を用いている。企業はAI研究の自動化に「近づいている可能性がある」と考えていると述べる。「近い」の定義、想定される加速の定量化、その時期を裏付ける評価結果は示していない。

個人的なコメントの中には、はるかに強い表現を用いるものもある。あるOpenAI従業員は、この競争を知能爆発へ向かう致命的なレースになぞらえた。そのコメントは懸念を示すが、声明全体で共有された事実上の結論ではない。

この違いは重要だ。劇的な予測は、独立した証拠が得られる前に規制を形作る可能性がある。研究所もまた、顧客、政府、投資家が自社システムを並外れた能力に近づいていると見なす場合、商業的な利益を得る。安全性への警告とマーケティング上の誘因は共存しうる。

これは懸念が不誠実だという意味ではない。従業員は技術を心から恐れながら、企業がそれを高度だと説明することで利益を得ることもありうる。したがって政策は、自信、評判、あるいは警告的な比喩ではなく、再現可能な証拠に基づくべきだ。

自動化された研究自体も連続的なものだ。AIは研究目標を選ばずにコード補完を改善できる。何か月にも及ぶプロジェクトを管理せずにベンチマーク課題を解ける。欠陥のある証拠を確実に見抜かずに実験を提案できる。

減速の発動条件は、こうした段階を区別する必要がある。そうでなければ、通常の生産性向上が異例の統制を発動しかねない。逆に、定義が狭すぎれば、個別には控えめな能力の危険な組み合わせを見逃す可能性がある。

研究評価には別の障害もある。研究所は最も強力なモデルと内部データへのアクセスを管理している。独立評価者に与えられるテスト時間は限られ、インターフェースはフィルタリングされ、システムの挙動に関する情報も不完全かもしれない。

公開ベンチマークは、開発者がそれに対して学習するため、証拠としての価値が低下する。機密テストはゲーム化を減らすが、外部からの精査を弱める。実環境での試験はより豊かな情報をもたらす一方、人々やインフラをリスクにさらす可能性がある。

声明はまた、ペース調整によって有用な時間を買えると仮定している。それは、政府や制度がその期間を効果的に使えるかに依存する。評価、セキュリティ、緊急時の計画、国際外交への投資を伴わない停止は、同じ問題を先送りするだけだ。

執行によって開発がより見えにくい環境へ移る可能性もある。制限は企業や国家に、訓練を隠す、プロジェクトを複数の組織に分割する、能力を虚偽報告するといった行動を促しかねない。監視ツールは、普遍的な監視を生み出すことなく、回避行為を想定しなければならない。

中国は、米国の政策にとって中心的な地政学的不確実性であり続ける。米国当局者は日常的に、フロンティアAIを戦略的競争として位置づけている。いかなるグローバルな仕組みにも、双方にとって信頼できる検証と産業スパイ行為への防御を提供する必要がある。

米国の研究所従業員の合意は、国際的な合意を立証するものではない。しかし、一方的な企業の誓約では不十分な理由を明らかにしている。行動の関連単位は単一の雇用主ではなく、フロンティアそのものだ。

したがって読者は、この書簡を危機が始まった証明ではなく、備えを求めるものとして解釈すべきだ。その最も強い主張は制度的な準備態勢に関するものである。世界には現在、将来の証拠がそれを要求した場合に自動化されたAI研究を減速させるための、合意されたプロセスがない。

ペース調整が政策になるかを示す三つのシグナル

次の試金石は、三段落の声明が測定可能な評価、正式な制度、国際的な参加を生み出すかどうかだ。

第一のシグナルは、具体的な連邦標準化団体である。Hassabisは、そのような組織が2026年末までに稼働することを望んでいる。その設計は、ワシントンが独立した技術審査を好むのか、行政権による直接統制を好むのかを示すだろう。

信頼できる提案は、任命、資金、情報開示、不服申立て、利益相反を定義すべきだ。また、閾値が時間とともにどう変わるのかも説明すべきである。曖昧な権限は、政府関与が予測可能な監督をもたらすという主張を弱める。

義務的な参加は、大きな転換を意味する。6月の審査プロセスは依然として任意であり、特定のサイバー能力に焦点を当てている。それを自動化研究へ拡大すれば、政府は研究所の開発スケジュールにより深く関与することになる。

この変化は声明の影響力を強めるだろうが、必ずしも政策の質を高めるわけではない。鍵となる問いは、権限に公開基準と独立した説明責任が伴うかどうかだ。不透明なプロセスは、技術的不確実性を政治的不確実性に置き換えることになる。

第二のシグナルは、実際のAI研究タスクから得られる証拠だ。研究所と独立評価者は、孤立したコーディングテストではなく、長期にわたるプロジェクトでモデルがどのように機能するかを示す必要がある。結果は、自律性、新規性、信頼性、必要な人間による修正の量を測定すべきだ。

モデルが実質的な研究サイクルを完遂した証拠は、事前協調の必要性を裏付ける。密接な人間の指示への依存が続くなら、制御不能な加速が近いという主張は弱まる。いずれの結果も政策議論を改善する。

失敗の報告は、成功の公表と同じくらい重要だ。評価者は、中止された実験、捏造された結果、セキュリティ違反、介入を記録すべきである。選択的な実演だけでは、自動化研究に必要な運用上の信頼性を確立できない。

第三のシグナルは、特に他の主要なAI生産国からの国際的関与だ。米国だけの枠組みでは、フロンティア全体のペース調整を実現できない。国内での可視性は確立できるが、抑制が持続可能かどうかは依然として競合相手が左右する。

初期段階の外交的進展に、包括的な条約は必要ありません。共通の評価手法、インシデント報告、研究者交流、緊急時の通信チャネルは、いずれも意義のある出発点となるでしょう。限定的なサイバー分野または生物学分野の閾値について合意できれば、より広範な協調を試すことができます。

欧州連合の参加は、規制面での経験と市場への影響力を加えることになります。英国、日本、韓国、カナダとの協力は、技術的な能力をさらに広げる可能性があります。最も困難な試金石は、依然として中国との関与です。

国際的な参加は、競争圧力には集団的な行動が必要だという署名者らの中核的な判断を強めるでしょう。他の主要な開発企業を引き込めなければ、ワシントン主導のペーシング戦略の限界が露呈します。

開発者や企業の購買担当者は、こうした動きを注意深く追うべきです。新たな評価ルールは、リリース時期、モデルへのアクセス、監査義務、調達要件を変え得ます。また、機微な研究や安全保障業務でどのシステムを引き続き利用できるかも左右します。

ナレッジワーカーにとっても重要です。AI研究の加速は、やがて下流のあらゆるモデルに影響を及ぼすからです。開発サイクルの圧縮は、より優れたツールを早期にもたらす一方で、失敗を理解するための時間を減らす可能性があります。製品チームは、フロンティア研究所がまだ十分に把握していないリスクを引き継ぐことになりかねません。

組織は、モデルの挙動、承認判断、予期しない結果に関する記録を保存すべきです。検索可能なAIナレッジベースは、チームがモデルのバージョン間でインシデントを比較する助けになります。外部の規則がより厳格な文書化を求め始めた場合、社内の証拠が重要になります。

AnthropicとGoogleの連合は、減速を実現したわけでも、それを定義したわけでもありません。しかし、信頼できるペーシングの仕組みが存在しないという問題を、より無視しにくくしました。先進的なシステムを構築する人々は、自らの雇用主だけでは行使できない選択肢を政府が用意するよう求めています。

今後3か月で、その要請が制度へと発展するのか、それとも象徴的な書簡にとどまるのかが明らかになるはずです。公表される閾値、独立した研究評価、国際的なコミットメントに注目してください。これらが現れなければ、「ペーシング」は実行上の意味を持たない、説得力のある言葉のままでしょう。

政策立案者にとっての問いは、もはやすべての予測が確実かどうかではありません。不確実性があるからこそ、自動化された研究が到来する前に、元に戻せる安全策を構築すべきかどうかです。Anthropic、Google、OpenAI、そしてその競合企業にとって、より難しい問いは、競争の代償が大きくなったときに、それらの安全策を受け入れるかどうかです。