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Problem Statement: Why Conventional Drift Detection Fails in Algorithmic Audit Accountability Traditional machine learning monitoring focuses on Data Drift  (changes in $p(x)$) or Concept Drift  (changes in $p(y|x)$). However, these metrics assume a static and honest evaluation framework. In real-world AI governance, a more insidious phenomenon occurs: the manipulation of the evaluation criteria themselves to mask performance degradation. We define this as GhostDrift . Whethe

The Problem of AI Responsibility: A Mathematical Challenge to Prevent the Evaporation of Accountability 1. AI判定で生活が左右されても責任が消える理由（責任の蒸発） When AI Decisions Halt Human Lives ある日、自治体の窓口で生活保護の申請が「不支給」と判定されました。理由は「AIの判定結果」。申請者が異議を申し立てると、担当者はこう答えました。 「当時の基準では、AIは正しく判断しています」 数か月後、自治体はAIの評価基準を見直しました。同じ条件で再入力すると、今度は「支給」と判定されました。では、最初の判断の責任は誰が取るのでしょうか。AIか、担当職員か。それとも「当時はそういう基準だった」という説明で終わるのでしょうか。 One day, a welfare application at a local government office was denied. The reason given w

In the field of AI operations today, challenges such as "explainability," "audit compliance," and "rising inference costs" are often discussed as separate issues. However, from the perspective of the GhostDrift Mathematics Institute, these are merely symptoms of a single, pervasive pitfall encountered in operations: a common root cause. That cause is the absence of objective "Decision Logs"  to verify exactly why a specific judgment was made. Before implementing sophisticated

AI運用の現場ではいま、「説明可能性」「監査対応」「推論コストの増大」といった課題が、それぞれ個別の問題として語られています。しかし、私たちGhostDrift数理研究所の視点では、これらはすべて運用で最も頻繁に起きる落とし穴、すなわち一つの共通原因から生じている現象にすぎません。 それは、 「なぜその判断に至ったか」を照合するための、客観的な意思決定ログが欠如している という事実です。 高度なXAI（説明可能AI）を導入して数式的な根拠を並べる前に、まず「その瞬間にどの基準が適用されたか」という確定点を固定する必要があります。この土台がない限り、監査は後付けの「作文」になり、ドリフト監視は迷走し、不透明な再試行によって推論コストは際限なく増殖し続けます。 本稿は「思想」ではなく、運用で使える最小仕様として**意思決定ログ（6項目）**を提示し、 監査＝突合／監視＝分離／コスト＝上限制御 を同時に成立させることを目的とします。 1. AIのブラックボックスを解く：なぜ監査も監視もコスト管理も失敗するのか AIが「説明できない」ことで詰まる背景には

Audit Logs Are Not the Reason AI Safety Fails: The True Nature of "Log Worship" Destroying Model Monitoring "We are monitoring everything with a robust system. All logs are recorded, and we are fully ready for audits." In the field of AI governance, these words are repeated constantly. However, they are arguably the most dangerous "indulgence" for safety. We are currently lost in a thick fog known as "Log-Centric Fallacy" (Log Worship) —the blind belief that the mere existenc

AI安全性が成立しない理由は「監査ログ」ではない：モデル監視を壊すログ信仰の正体 「万全の体制で監視しています。すべてのログは記録されており、監査も可能です」 AIガバナンスの現場で繰り返されるこの言葉は、実はもっとも危険な「安全への免罪符」であると言わざるを得ません。私たちは今、ログさえあれば安全だという**「ログ信仰（Log-Centric Fallacy）」**という名の深い霧の中に立ちすくんでいます。 本稿では、AI安全性・MLOpsの現場に蔓延するこの誤解を解体し、ログを「単なる材料」から「逃げ場のない証拠」へと格上げするための、真の安全プロトコルについて論じていきます。 1. 「ログがあるから大丈夫」という慢心が安全性を壊す AI運用の現場において、ログは「安心の拠り所」とされています。 「全リクエストを記録している」「ダッシュボードは正常だ」「証跡は残っている」……。しかし、残念ながらこれらはAI安全性の文脈においては、驚くほど無力なのです。 なぜなら、 ログとは「何が起きたか」という断片的な事実の影に過ぎず、「それが安全であったか

The fundamental reason model monitoring and drift detection systems fail is not rooted in the data itself, but in the fact that evaluation criteria are altered after the fact. This article defines AI safety as an "irreversible evaluation protocol" and establishes its connection with established theoretical frameworks. Why Drift Detection Alone is Insufficient for AI Safety: Establishing "Non-Retroactivity" as a Minimum Condition Data drift (shifts in input data distribution),

モデル監視やドリフト検知が機能しない原因は、データではなく評価が後から変わること。AI安全性を「後付け不能な評価プロトコル」として定義し、既存理論と接続する。 なぜ「ドリフト検知」だけではAI安全性にならないのか データドリフト （入力データの分布変化）や コンセプトドリフト （ターゲットの意味や境界の変化）、 モデル劣化 （時間経過でのモデル性能低下）は、機械学習システムの本番運用で広く知られるリスクです。実際、モデルのトレーニング環境と運用環境の分布ギャップや経年劣化は、精度低下や予測の不安定化を招くため、多くの現場で監視・検知の対象となっています。しかし、こうした 分布シフトの検知 だけではAIシステムの安全性を担保しきれない現実があります。 現場で頻発する事故やユーザーからの不信感は、必ずしもデータやモデル自体の問題から起きているわけではありません。 本当に壊れているのは「評価」のほうだ という盲点があります。モデルの入力や出力に変化がなくても、 評価基準や合格ラインが後から書き換えられてしまえば 、どんなモデル監視も無力です。例えば、初

GhostDrift検知アルゴリズム：評価の非遡及性と作用素不変性の数理的定式化 本稿は、機械学習モデルの運用監視における新たな概念「GhostDrift」を数理的に定義し、その検知アルゴリズムの正当性を証明するものである。GhostDriftとは、データ分布やモデル性能の変化（従来のData/Concept Drift）ではなく、評価そのものを定義する枠組み（評価計画、サンプリング、メトリクス定義など）が意図的あるいは過失により改変される現象を指す。本稿では、評価を「作用素」として定式化し、その不変性を暗号学的コミットメントと区間解析を用いて保証する枠組みを構築する。さらに、観測された性能変化を「データ起因」と「作用素起因」に厳密に分解し、作用素改変の必要性（Ghost-Necessity）を証明書として出力するアルゴリズムを導出する。 第1章 世界の定義と評価作用素 1.1 空間とレコードの定義 特徴空間を $\mathcal{X}$、ラベル空間を $\mathcal{Y}$、メタデータ空間を $\mathcal{M}$、時間領域を $\ma

1. Introduction: The Real Reason Drift Detection Fails | AI Evaluation is Misaligned, Not the Data 1.1 Background: The Ubiquity and Vulnerability of Machine Learning Systems in Production Within the context of modern industrial structures, Machine Learning (ML) systems have evolved beyond experimental technologies to become core components of social infrastructure. According to recent statistics as of 2024, approximately 83% of organizations worldwide utilize ML in some capac

1. 序論：ドリフト検知が失敗する本当の理由｜データではなくAI評価がズレている 1.1 背景：本番環境における機械学習システムの遍在と脆弱性 現代の産業構造において、機械学習（Machine Learning: ML）システムはもはや実験的な技術ではなく、社会インフラの中核を担う存在となっている。最新の統計によれば、2024年時点で世界の組織の約83%が何らかの形でMLを利用しており、その適用範囲は金融取引の不正検知から医療診断、自動運転、そして生成AIによるコンテンツ制作に至るまで多岐にわたる 1 。これらのシステムは、過去のデータから学習し、明示的なプログラミングなしに複雑な問題を解決する能力を持つが、その価値を長期的に維持するためには、動的かつ不確実な「本番環境（Production Environment）」の中で継続的に運用されなければならない。 しかし、本番環境は実験室とは決定的に異なる性質を持つ。それは「絶え間ない変化」である。Ovadia et al. (2019)やKlein (2021)が指摘するように、MLシステムは入力デ

The core of the privacy problem in Trustworthy AI is determined not by "whether personal information can be hidden," but by "whether the handling of that information can be manipulated post-hoc." While technologies such as Differential Privacy (DP) and encryption are effective at "secrecy" (hiding data), they do not inherently guarantee accountability —the verifiable proof that operations were executed precisely as claimed. Therefore, the paradigm must shift from privacy as

信頼できるAIにおけるプライバシー問題は、「個人情報を隠せるか」ではなく **「扱いを後からごまかせないか」**で決まる。 Differential Privacy（DP）や暗号化は“隠す”に強いが、運用が本当にその通りだったかという **説明責任（accountability）**を自動で固定しない。 だから解くべきは privacy as secrecy ではなく、**privacy as accountability（後付け不能な監査）**である。 1. AIのプライバシー対策とは？個人情報漏えいを防ぐ「監査ログ」と説明責任 1.1 典型的に起きる“プライバシー事故”の分類 直接漏えい （ログ、出力、学習データの露出） 推論的漏えい （個人属性の推定、メンバーシップ推定 [1]） 運用的漏えい （データの持ち回り、権限の拡散、目的外利用） 評価・改善の過程での逸脱 （本番データで調整、勝手な再学習） 実際、Shokriらは学習モデルの出力から学習データのメンバーシップを推測できるメンバーシップ攻撃を示しており [1]、Zhuらは共有された勾

AI safety evaluations, regardless of their narrative depth, are susceptible to infinite "post-hoc rationalization" unless they are codified as strictly reproducible and verifiable procedures. Current governance frameworks and descriptive documentation fail to ensure that identical inputs yield identical conclusions, thereby leaving a structural loophole for "post-hoc optimization"—the practice of adjusting evaluation criteria after observing the results. This paper proposes P

AI安全性評価は説明をしても実際に再現可能な評価手続き（検算可能なプロトコル）として残していないと、後から無限にこじつけやすい。従来の説明資料やガバナンス要求では、同一入力に対して常に同じ結論が得られるよう保証されず、後付け最適化（結果を見てから評価基準を変えること）を防げない。そこで提案する素数重力は、評価プロトコルそのものを数学的に固定する仕組みである。具体的には、評価結果を有限回の算術（整数の符号化＋相互素な法での並列記録）に落とし込み、中国剰余定理（CRT）で一意復元して単一の整数結論に結びつける。これにより、監査台帳と検算手続きで第三者が評価結果を再生成でき、後から手続きを変えられなくなる。 素数重力：AI安全性において、ドリフト検知を“再現不能な運用”から救う数学的プロトコル 本稿の主語は「モデルの内部」ではなく「安全性評価プロトコル」である。ここでいう安全性は、(i) 同一入力（同一データ同定）から (ii) 同一の評価計算が再実行され、(iii) 同一の監査結論（OK/NG）が第三者により再生成される性質として定義する。...

(Transparency in AI Safety Is a Finite Procedure) 1. 再現可能性・後付け不能性・監査可能性で定義する AIモデルの事故後検証が不可能になる現場を考えてみましょう。あるシステムで不具合やバイアスが発覚した際、開発側が 事後にモデルやしきい値を差し替えてしまい 、当初の出力と同じ結論を再現できなくなることがあります。問題発生時には説明レポートが提出されるものの、肝心のモデル挙動はすでに変更済みであり、第三者が 事故当時の判断を追試できない のです。また、説明文書や可視化グラフが大量に追加されても、それだけでは検証可能性が高まらない現実があります。むしろ「説明」が増えるほど議論が複雑化し、かえって責任の所在や原因の特定が曖昧になることすらあります。公平性や安全性の指標を場当たり的に調整し、「後から見れば問題なかった」と正当化する――こうした状況では いくら説明があっても透明性は確保されていない のです。 なぜ説明が増えても不透明なままなのでしょうか？それは、 透明性の欠如とは「理解不足」の問題ではなく

Transparency in AI Safety Is a Finite Procedure 1. Defining It Through Reproducibility, Non-Posthocness, and Auditability Consider a scenario where post-incident verification of an AI model becomes impossible. When a bug or bias is discovered in a system, developers may swap out the model or adjust thresholds after the fact, making it impossible to reproduce the same conclusion from the original output. Although an explanatory report is submitted at the time of the incident,

The Core Issue: Data bias is not merely a “failure of learning” but a “failure of responsibility,” posing a severe threat to the safety of AI systems. Biased AI outputs can amplify discrimination and undermine public trust [1][2]. The Structural Problem: The bias problem is insidious because it allows responsibility to “slip backward” infinitely — one can always defer accountability by citing another potential cause (more data, more features, etc.). The buck never stops. Th

· データバイアスは「学習の失敗」ではなく「責任の失敗」 であり、AIシステムの安全性に深刻な脅威をもたらす。実際、AIの偏った出力は社会的弱者への差別や有害な影響を増幅し、人々の信頼を損ねうる [1] [2] 。 ·バイアス問題が厄介なのは、原因を特定しようとしても 責任が無限に後ろへ逃げ続ける（先送りできる） 構造にある。データを追加すれば解決？ 特徴量を増やせば？ 基準を変えれば？ ——どこまでも「次の原因」に問題を転嫁できてしまう。 ·数学の ζ関数（リーマンゼータ） は、離散の「原因」（素数）と連続の「結果」（零点スペクトル）を同一の式に織り込み、 原因と結果を往復可能に分離する 。これに倣うことで、AIのバイアスにも 有限の責任境界 を定義できる。本稿では、この「有限閉包」による責任固定のアプローチを示す。 「偏りがあるかもしれない」という言い訳は無限にできる。だから重要なのは、偏りの“存在”そのものではなく、偏りを有限の証拠として固定する“責任境界”なのだ。 1 ζ関数で「原因と結果」を分離し、責任境界を定義する まず、データバイ

While DSGE serves as a foundational language in macroeconomics, policy decisions are discrete, finite, and irreversible. This article proposes “Responsibility Boundaries,” “Finite Closure,” and “ADIC” to bridge the gap between asymptotic theory and decisional accountability. 1. The problem is not the predictive power of DSGE but the specification: Defining accountability through scope/non-claims 1.1 The Reality of Decisional Finality: Infinite Horizons Do Not Exist Economic t