AI説明責任プロジェクト
AI Accountability Project

AI事故の責任問題：なぜ責任の所在が曖昧になるのかを数理で解く
The Problem of AI Responsibility:
A Mathematical Approach to Prevent Accountability Gaps

​

AIの判断がブラックボックス化すると、事故や誤判定が起きたときに「誰が責任を取るのか」が曖昧なまま残ります。さらに評価基準や運用ルールが後から変わると、「当時は正しかった」という説明で被害の責任が回避されます。

本プロジェクトは、この“責任の空白”が生まれる条件を数理モデルとして定義し、監査ログと評価プロトコルにより、事故後でも責任の所在を確定できる仕組みを研究・実装します。

When AI decisions become black boxes, responsibility for harm becomes unclear. When evaluation criteria change over time, institutions can evade accountability by claiming the system was “correct at the time.”

This project formalizes the conditions that create accountability gaps, and implements audit logs + evaluation protocols that can still assign responsibility after an incident.