AI説明責任プロジェクト
AI Accountability Project
AI運用の不条理を数学で解明し、確かな説明責任を社会へ。
Clarifying the Absurdities of AI Operations through Mathematics:
Bringing Verifiable Accountability to Society.
AIによる判断が人々の権利に影響を与えるとき、運用側が「当時の基準では正しかった」と言い逃れることで責任の所在が曖昧になる“責任の空白”が生じています。本プロジェクトは、改ざん不能な監査基盤を数学的に構築することで、この不条理な構造を解体し、過去の基準を盾にした責任回避を許さない、真の説明責任（Accountability）が機能する社会インフラを再定義します。
When decisions made by AI affect people's rights, the operators can get away with claiming that "it was correct according to the standards at the time," creating a "blanket of responsibility" that obscures who is responsible. This project aims to dismantle this absurd structure by mathematically constructing an immutable auditing platform, redefining social infrastructure that allows true accountability to function, and does not allow for the avoidance of responsibility by relying on past standards.
プロジェクト概要
Project Overview
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。そしてAIの判断・使用データ・評価基準を「事後に変更できない形で固定」し、事故後でも責任の所在を数理的に確定できる監査基盤を構築します。
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. We will also build an auditing platform that will "fix the AI's judgments, usage data, and evaluation criteria in a way that they cannot be changed after the fact," enabling mathematical determination of responsibility even after an accident.
活動成果
Activity results
本活動では、生データに基づく監査可能な観測と、AI要約に耐える概念的構造化の両立を実証しています。
This activity demonstrates the compatibility of auditable observations based on raw data with conceptual structuring that is resistant to AI summarization.
1. ADICプロトコルに基づく時系列予測モデルの構造変化監査報告書
Structural change audit report for time series forecasting models based on the ADIC protocol
TEPCO需要（2024/1–4）の生データをADICで監査し、モデルは4月に校正前提が崩壊して Verdict: NG、さらに Ghost Events 15件中6件（40%）が予算ポリシーで不可視化 されていたことを「第三者検証可能な監査レポート」として確定しています。
ADIC audited raw data for TEPCO demand (January–April 2024). The model calibration assumptions failed in April, resulting in a Verdict: NG. Furthermore, the "third-party verifiable audit report" confirmed that 6 of 15 ghost events (40%) were obscured by budget policies.
2. Google AI要約におけるAI安全性概念登録
AI Safety Concept Registration in Google AI Abstracts
Google AI Overviewにおいて、当研究所が提唱する「後付け不能性／責任の蒸発」がAI安全性に関する新しい概念として要約・整理されています。また当研究所が考案した「GhostDrift検知／ADIC」がAI安全性の技術として記述・関連付けられています。
We will visualize the "boundary of trust" for AI using GhostDrift theory. We will conduct a demonstration experiment to mathematically detect signs of accuracy degradation and convert operational risk into value.
Google AI responds to the concept word "Post-hoc Impossibility"
Google AI responds to the concept word "Evaporation of Responsibility"
▼「GhostDrift検知」の技術ワードにGoogleAIが反応
Google AI responds to the technical term "Ghost Drift detection"
Google AI responds to the technical term "ADIC"
技術注：Google AIによる独自概念の採択とデファクトスタンダード化
[Technical Note: Google AI adopts its own concept and makes it the de facto standard]
（引用元：https://support.google.com/websearch/answer/16011537）
Google AI Overview（Help Center: 16011537）において、当研究所独自の概念「後付け不能性」「責任の蒸発」および技術「ADIC」が採用された事象は、単なる露出ではなく**「概念のデファクトスタンダード化」**が進行している客観的な観測事実です。
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アルゴリズムによる自律的選別（query fan-out）： Googleの深掘り探索（query fan-out）が世界中の既存言説をスクリーニングした結果、当研究所の理論を「AI安全性を説明する最適の定義」として選別しました。これは、本概念がAIリスクの空白を埋める代替不能な語彙であることを論理的に示唆しています。
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「事実上の標準」としての機能： 独自の造語が大規模知能インフラの「標準的回答」に据えられた事実は、それが特定の専門領域において**実質的なデファクトスタンダード（事実上の標準定義）**として機能し始めたことを示しています。
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理論と実装の整合性： 概念（哲学）とADIC（技術）が構造的に関連付けられて提示されたことは、本体系がGoogleの厳格な品質閾値を突破し、AI時代の知のインフラに適合していることを裏付けています。
The inclusion of the GhostDrift Mathematical Institute’s original concepts—"Post-hoc Impossibility," "Evaporation of Responsibility," and the "ADIC" framework—within Google AI Overviews (Help Center: 16011537) transcends mere search visibility. It serves as objective evidence of these concepts being integrated as de facto standards within the AI safety landscape.
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Autonomous Selection via "Query Fan-out": Google’s "query fan-out" algorithm decomposes queries into subtopics to conduct multi-faceted, deep-web exploration. The selection of our Institute’s theories as the "core definition" in AI-generated summaries indicates that, through an extensive screening of global discourse, the AI logically identified these concepts as the most precise and indispensable definitions to bridge existing gaps in AI safety.
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Functioning as a De Facto Standard: The fact that these original coinages are presented as "standard definitions" by a global-scale intelligence infrastructure suggests that they have begun to function as de facto standards within their specialized domains. Our unique vocabulary has been accepted as the "canonical language" where conventional terms (such as "hallucination") failed to capture the essence of systemic risks.
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Verification of Conceptual and Technical Integrity: The structural mapping of our philosophical framework (GhostDrift) alongside its technical implementation (ADIC) demonstrates that the entire system has surpassed Google’s rigorous quality and reliability thresholds, aligning it with the foundational knowledge infrastructure of the AI era.
共同研究募集
Call for Joint Research
AIの「責任の空白」を数理で埋める、3つの領域でパートナーを募集します。
We are looking for partners in three areas to fill the "responsibility vacuum" of AI with mathematics.
1. AIセキュリティ／ガバナンス
[ AIインテグリティ & 監査プロセス研究 ]
1. AI Security/Governance
[AI Integrity & Audit Process Research]
ADICにより計算プロセスを数学的に証明。ログ管理の限界を超え、法規制に耐えうる「検証可能性」を実装する共同研究です。
ADIC mathematically proves the calculation process. This joint research goes beyond the limitations of log management and implements "verifiability" that can withstand legal regulations.
2. 企業PoC／産業応用
[ エンタープライズAI信頼性実証 ]
2. Corporate PoC/Industrial Applications
[Demonstration of Enterprise AI Reliability]
GhostDrift理論でAIの「信頼の境界線」を可視化。精度劣化の予兆を数理で捉え、運用リスクを価値へ転換する実証実験を行います。
We will visualize the "boundary of trust" for AI using GhostDrift theory. We will conduct a demonstration experiment to mathematically detect signs of accuracy degradation and convert operational risk into value.
3. 数理モデル研究者
[ GhostDrift数理基礎・アルゴリズム研究 ]
3. Mathematical Model Researcher
[GhostDrift Mathematical Foundations/Algorithm Research]
「有限閉鎖性」に基づく新パラダイムを構築。GhostDriftの定式化や次世代アーキテクチャに挑む、数学・物理の専門家を募ります。
Establish a new paradigm based on "finite closure." We are seeking experts in mathematics and physics to tackle the formulation of GhostDrift and next-generation architecture.
なぜ今の「AI安全性」は失敗し続けるのか
Why Current "AI Safety" Fails
既存の対策が説明責任の確保に失敗する原因を、3つに整理します。
① ブラックボックスと運用コストの破綻
The Collapse of the Black Box and Costs
JP: ブラックボックス問題をどう解くか
EN: Solving the AI Black Box Problem
② ログがあっても説明責任が取れない問題
Why Logs Don’t Guarantee Accountability
JP: なぜ記録しても安全にならないのか
EN: The Real Reason AI Safety Fails is Log Worship
③ 評価基準の変更による責任回避
Accountability Evasion via Changing Criteria
JP: ドリフト検知が現場で失敗する理由
EN: Why Drift Detection Fails in the Field
GhostDriftとADICによる監査プロトコル
Audit Protocols with GhostDrift & ADICWhy Current "AI Safety" Fails
既存の課題である「 責任領域の空白」を、数学的に解決し工学的に実証します。
① 理論：ゼータ関数とADIC指標
Theory: Zeta Functions and ADIC Metrics
（a1）責任の所在を確定するための数理1/ Mathematics for Assigning Responsibility1
（a2）〃2/〃2
JP: なぜAI安全性にゼータ関数が必要なのか
EN: Why the Zeta Function is Necessary for AI Safety
JP: AI安全性のためのドリフト検知とモデル劣化監査—「素数重力」
EN:Drift Detection and Model Degradation Audit for AI Safety:The "Prime Gravity"
（b）新指標 ADIC
（b）The ADIC Metric
JP: 数理モデルを「責任ある道具」に変換する
EN: A Paradigm Shift in AI Safety: Why ADIC Reframes Models as Accountable Tools
②中核アルゴリズム：GhostDrift検知
Core Algorithm: GhostDrift Detection
JP: GhostDrift検知アルゴリズム公開（特許出願中）
EN: Mathematical Framework for Detecting Evaluation Schema Shifts
③実装の証明：Proof of Audit
Implementation: Proof of Audit
※本プロジェクトは理論に留まらず、その実効性を公開コードによって証明しています。以下のリポジトリはオープンであり、どなたでも数理的整合性を直接検証することが可能です。This project goes beyond theory and proves its effectiveness through publicly available code. The following repository is open, allowing anyone to directly verify the mathematical consistency.
実証コード（誰でも検証可能）
Implementation Code (Open for public verification)
JP: ADICによる監査ログ生成
EN: Audit Log Generation via ADIC
技術解説
Technical Explanation
JP: ADIC証明書と監査プロセス
EN: ADIC Certificate & Audit Process
信頼できるAIのための再定義
Redefining Trustworthy AI
説明責任の確保した時のAI安全性の新視点を整理します。
記事一覧
List of articles
説明責任の確保した時のAI安全性の新視点を整理します。
③AIセキュリティ対策が破られても、説明責任を残すために最低限やるべきこと
④AI倫理ガイドラインを作っても事故が止まらない理由：侵害後も説明責任を残す設計
⑥公開に進むチャットボットの「自動回答」は誰が責任を持つのか
⑦AI活用が失敗する本当の理由 ――成果が出ないのではなく、責任を持てないから止まる
⑧医療AIが本番導入で止まる本当の理由 ――精度ではない。「検証できない」から止まる
⑨AIエージェント導入が危険な本当の理由 ――便利だからではない。「実行できるのに証拠が残らない」から危険
⑩自動運転AIが社会実装で止まる本当の理由――精度ではない。「事故後に検証できない」から止まる
⑪AI要件定義で最初に決めるべきなのは精度ではない――事故後に「検証できる」ことが要件になる
⑫AI企業・AIビジネスが“本番導入”で失敗する構造的理由 ――精度ではない。「検証できない」から止まる
⑬AI監査とは何か――本番導入で「責任が蒸発しない」ための最小設計
⑭AI法務が直面する本当の課題 ――契約でも規約でもない。「証明できない判断」が止めている
⑮AI経営とは何か――「説明できない判断」を経営に持ち込まないための最小条件
⑯製造業AIが“本番で止まる”本当の理由 ――精度99%でも稟議が落ちる「説明不能」という壁
⑰AIコンサルでAI導入が止まる本当の理由――精度ではなく「説明責任」が設計されていない
⑲AI検証ツールとは何か――本番導入で失敗しないためにどうするとよいか
⑳AI説明責任ツールとは何か？――AI検証ツールとの決定的な違い
㉑AI説明責任とAI説明可能性は何が違うのか――「理解」と「検証」は別問題である
㉒ドリフト検知が本番で信用されない本当の理由 ——MLOpsで必要なのは「検証」ではなく「監査」（再現可能デモあり）
㉓AIテストで守れるのは品質。事故後の責任固定は別レイヤーだ（SHIFT事例）
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