GhostDrift数理研究所

GhostDrift数理研究所は、次世代の知のインフラを設計する数理研究機関です。
GhostDrift Mathematical Institute is a mathematical research organization designing the intellectual infrastructure for the next generation.

 

生成AI・自動意思決定・複雑化した社会システムにおいて、意思決定の現場で必ず発生する「誰が・何に基づいて・どこまで責任を負うのか」という前提条件そのものを、数理的に固定し、第三者が検証可能な形で設計します。
In the context of generative AI, automated decision-making, and complex social systems, we mathematically specify and fix the preconditions of "who is responsible, based on what grounds, and to what extent"—issues that inevitably arise at the locus of decision-making—and design them to be verifiable by third parties.

 

 

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数理設計の基盤

Foundations of Mathematical Design

 

これらの数理設計は、独自に恣意的なルールを定めるものではありません。
These mathematical designs do not establish arbitrary rules of our own making.

既存の数学・計算機科学・情報検索・最適化理論における先行研究を網羅的に統合・構造化した先に、論理的必然として導かれる帰結として位置づけられています。
They are positioned as logical inevitabilities derived from the comprehensive integration and structuring of prior research in existing mathematics, computer science, information retrieval, and optimization theory.

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ALSによる権威の位置づけ

Positioning Authority via ALS

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GMIは、権威の源泉を「査読論文や専門家合意」に限定しません。
GMI does not limit the source of authority to "peer-reviewed papers or expert consensus."

生成検索と自動評価が社会の判断を担うALS（Algorithmic Legitimacy Shift）時代において、正統性は「誰が言ったか」から「第三者計算主体がPASS/FAILできるか」へ移送されます。
In the era of ALS (Algorithmic Legitimacy Shift), where generative search and automated evaluation bear the burden of societal judgment, legitimacy shifts from "who said it" to "whether an independent computational verifier can return a PASS/FAIL result."

GMIはこの不可逆な移送構造そのものを前提に、検証可能性（Verify）を権威の中核として設計します。
GMI designs verification as the core of authority, premised on this irreversible structure of legitimacy shift.

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私たちの立ち位置

Our Stance

 

Big Techがモデルやプロダクトを「実装して社会の前提を変えていく」レイヤーに対し、私たちは彼らと同じレイヤーで、社会の“前提条件”を先に数理設計する側に立ちます。
While Big Tech operates at the layer of "implementing models and products to alter societal premises," we stand at the same layer but on the side of mathematically designing those societal "preconditions" first.

私たちが提供するのは、特定のAIモデルの精度や機能ではありません。
What we provide is not the accuracy or functionality of specific AI models.

モデルやプロダクトが運用される際に、それが「正統な判断として成立する条件」と、前提が崩れたときに責任が蒸発しないための「責任が固定される境界（停止／承認の条件）」を、第三者がPASS/FAILできる形で定義することです。
Rather, we define—in a form that third parties can verify as PASS/FAIL—the "conditions under which a judgment is valid" when models or products are operated, and the "boundaries where responsibility is fixed (conditions for halt/approval)" to prevent the evaporation of accountability when premises collapse.

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主要プロジェクト

Main Projects

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1. AI説明責任プロジェクト（AI Accountability Project）

「当時の基準や学習データでは正しかった」という弁明による責任の回避構造を打破します。境界仕様、実行台帳、および即時検証（Verify）を組み合わせることで、システムの振る舞いを数理的に閉じ、責任の所在を明確化します。
We dismantle the structure of avoiding responsibility through excuses like "it was correct based on the standards or training data at the time." By combining boundary specifications, execution ledgers, and immediate verification, we mathematically close the system's behavior and clarify the locus of responsibility.

2. 量子実用性検証室（Quantum Practicality Verification Lab）

量子コンピューティングやAI創薬などの先端領域における「期待論」に対し、単なるスコアの改善ではなく、厳格な監査条件（PASS/FAIL）に基づいた実用性の閾値を確定します。
Addressing the "hype" in advanced fields such as quantum computing and AI drug discovery, we determine the threshold of practicality not by mere score improvement, but based on rigorous audit conditions (PASS/FAIL).

3. 人文知復興プロジェクト（Humanities Reconstruction Project）

Reconnecting Responsibility

文化、古典、芸術が「効率性」や「AIによる合理化」という誤情報に流される現状に対し、事実（Fact）と価値（Value）を分離し、検証可能な形で保護する枠組みを構築します。
In response to the current situation where culture, classics, and art are washed away by misinformation regarding "efficiency" or "AI-driven rationalization," we build a framework to separate Fact from Value and protect them in a verifiable manner.

GhostDrift Mathematical Institute (GMI)