アルゴリズム正統性シフト（ALS）
Algorithmic Legitimacy Shift , ALS
人間判断が構造的に負ける条件を数学で証明。
Mathematical proof of the conditions under which human judgment is structurally defeated
ALS（Algorithmic Legitimacy Shift）は、「AIが人間より賢い」という主張ではありません。構造条件 B < J のもとで、minimax risk の比較により、正統性（Legitimacy）の所在が人間判断からアルゴリズム判断へ移ることを示す比較定理です。
・Human Channel（人間判断）では、B < J の構造下において、努力や誠実さにかかわらず、超えられない誤り率の下限（risk floor）が存在します。
・Algorithm Channel（アルゴリズム判断）では、同条件下で適切な学習・観測拡張が可能な場合、リスクは理論的に低減可能です。
ここで比較されるのは能力や好みではありません。どちらの minimax risk が低いかという構造的事実です。正統性は情緒や権威ではなく、最悪ケースリスクの大小として定量的に扱われます。この定理は、AIガバナンス、AI安全性、AI倫理の議論を根底から再定義します。問いは「AIをどう制御するか」ではなく、
B < J の社会課題において、どの判断チャネルを採用することが最も正当か。
という設計問題になります。
そしてこれは Responsibility Engineering（責任工学）の基礎となります。責任とは事後の説明（Post-Hoc）ではなく、事前に（Ex-Ante）最も低い minimax risk を持つチャネルを選択したかどうかという問題です。B < J の領域で高リスクな人間チャネルを制度的に固定する場合、その選択自体が責任の対象となります。
ALSは、その事前選択を可能にする比較定理です。
ALS (Algorithmic Legitimacy Shift) is not a claim that “AI is smarter than humans.”
It is a comparative theorem stating that under the structural condition B < J, legitimacy shifts from human judgment to algorithmic judgment based on a minimax risk comparison.
・In the Human Channel, when B < J (where the amount of information humans can verify, B, is smaller than the complexity of the problem, J), there exists an unavoidable lower bound on error (a minimax risk floor), regardless of effort or sincerity.
・In the Algorithm Channel, under the same structural condition, risk can be theoretically reduced if appropriate learning and observational expansion are possible.
What is compared here is not preference or intelligence.
It is which channel has the lower minimax risk.
Legitimacy is therefore not emotional or authority-based; it is quantitatively defined by worst-case risk. This theorem fundamentally reframes discussions in AI governance, AI safety, and AI ethics. The question is no longer “How should we control AI?” but:
Under B < J social conditions, which judgment channel is more legitimate to adopt?
This leads directly to Responsibility Engineering. Responsibility is not post-hoc explanation. It is the ex-ante selection of the channel with the lowest minimax risk.
If, in a B < J domain, a higher-risk human channel is institutionally fixed, that selection itself becomes a matter of responsibility.
ALS provides the comparative foundation for that ex-ante decision.
先行研究
Previous research
本先行研究シリーズは、(1) LLM-IR／生成検索が検索パイプライン（Rewriter/Retriever/Reranker/Reader）を再定義する一方で、事実性・引用・評価閉ループ・コスト／レイテンシ・トラフィック不透明性という構造的限界を「供給側」から確定します。
次に、AI要約UIが外部クリック＝検証行動を抑制し、流暢性・自動化バイアス・合理的無知によって「情報源の検証」から「答えの完結性」へ正統性が移る――これをALS（ALS-B/ALS-T）として定義します。
最後に、正統性がAIへ移るのに責任境界が固定されないというデカップリングが、(i)検証抑制 (ii)依存強化 (iii)組織的介在の同時成立で“不可逆相”に近づく、というWorking Assessmentで締めます。
AIと自動化が拡大する環境では、意思決定の権限と理解能力の不均衡により、責任は自然には成立しません。
責任工学は、この「責任の真空」を運用や善意で埋めようとするのではなく、責任が成立する境界と成立しない境界を設計として固定します。
停止境界・責任境界・承認境界という三つの実装を通じて、責任の蒸発を構造的に防ぐ体系です。
The series first consolidates the supply side: LLM-based IR/generative search redefines the IR pipeline (rewriter/retriever/reranker/reader) while exposing structural limits in factuality, citation reliability, evaluation closed-loops, cost/latency, and traffic opacity.
It then defines ALS on the demand side (ALS-B/ALS-T): AI-summary interfaces suppress verification (outbound clicks), shifting legitimacy from source-based checking to perceived completeness/fluency, reinforced by automation bias, processing fluency, and rational ignorance.
Finally, it offers a working state-estimation toward an “irreversible regime,” where legitimacy shifts to AI without a fixed accountability boundary, indicated by the co-presence of (i) verification suppression, (ii) reliance reinforcement, and (iii) organizational decoupling of authority and responsibility.
なぜ責任工学が必要か
Why is responsible engineering necessary?
AIガバナンス、AI倫理、AI安全性は、それぞれ異なる言葉を用いながらも、同じ構造的問題で失敗しています。それは「決定は実行されるのに、その決定を理解し引き受ける主体が存在しない」という責任の真空です。
責任工学は、この真空を後から埋めようとするのではなく、責任が成立する境界を事前に設計するために必要となります。
AI governance, AI ethics, and AI safety fail at the same structural point despite using different vocabularies.
Decisions are executed, yet no single actor both understands and truly assumes them — this is the Responsibility Vacuum.
Responsibility Engineering becomes necessary because it designs the boundaries of accountability in advance, instead of attempting to repair failure after it occurs.
