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【プロジェクト解説】AI説明責任プロジェクト：責任は「説明」で蒸発する ── 「後付け不能性」が守る数学的証跡

「当時は正しかった」という一言で、責任が消える。Accountability evaporates when verification is absent.


序：事故のあと、責任が“後付けの言葉”に吸われて消える

AIが社会の急所を担う現代、最も深刻な問題は事故そのものではなく、事故の直後に起きる**「責任の蒸発（Evaporation of Responsibility）」**です。

「当時の基準では最善だった」「データが想定と違った」——。 これらの言葉は、一見すると説明のように見えますが、その実態は**「後付けの釈明（Post-hoc Explanation）」**による責任回避です。

AI説明責任プロジェクトは、この蒸発を止めるために設計されました。私たちの武器は、言葉による「納得」ではなく、**「後付け不能性（Post-hoc Impossibility）」**を担保する数理的な証跡です。


1. 核心：「後付け不能性」——後出しジャンケンを物理的に封じる

本プロジェクトの最上位概念は、**「後付け不能性」**です。

多くのAI安全性研究は、モデルの内部を「もっともらしく説明する」ことに注力します。しかし、説明が自由であればあるほど、事故後にその解釈を都合よく書き換えることが可能になります。

私たちは、**「判断の前提、実行ロジック、評価基準、入力データの同一性」**を判断の瞬間に物理的に固定します。これにより、事故が起きた後に評価基準（Goal post）を動かす、いわゆる「後出しジャンケン」をシステムレベルで不可能にします。


2. 思想：説明ではなく「検算」で責任を固定する

私たちは、AIが何を考えたか（心理）を問いません。第三者が同じデータから同じ結論に到達できるか（物理）を基準にします。

  • 入力の固定: 当時、何を見て判断したか。

  • ロジックの固定: どの数理モデルが、どう動いたか。

  • ポリシーの固定: どんな基準で「良し」としたか。

これらが事故の「前」に確定され、事故の「後」に変えられない（後付け不能）状態になって初めて、責任はその場に留まり続けることができます。


3. 定義：私たちが「説明責任」と呼ぶものの正体

本プロジェクトにおける「AI説明責任（Accountability）」は、以下の5条件をすべて満たしたシステム構造を指します。

監査指標：検証可能性の5要件

  1. I/Oの固定 (Data Binding): ハッシュ値により、入力データの同一性が数理的に証明されている。

  2. 第三者再現性 (Reproducibility): 第三者が、提供された「証拠束」のみで同一結果を再実行できる。

  3. 改ざん耐性 (Tamper-resistance): ログがシステムレベルで保護され、事後の書き換えが不可能である。

  4. 判定の固定 (Fixed Verdict): PASS/FAILの基準が事前に定義され、後付けで変更できない。

  5. 後付け不能性 (Post-hoc Impossibility): 上記すべてが結合し、事後の釈明によって判定を覆せない状態。


4. ADIC：内部説明に頼らずPASS/FAILで検算するプロトコル

本プロジェクトの中核プロトコル ADIC（Audit of Drift in Context） は、AIの“もっともらしい内部説明”をあえて無視します。代わりに、「その判断は、当時の合意に基づき、検算可能か？」を問い、Artifact Bundle（証拠束）を生成します。

【実証例：電力需要予測の構造変化監査】 単なる「報告」ではなく、以下のArtifact Bundle（証拠束）をパッケージとして提示し、一般公開しています。

  • 監査レポート (PDF): 構造変化の数理的分析と判定根拠

  • 監査ログ (JSONL): 実行時のパラメーターと判定プロセスの全記録

  • 再現用コード (Python/Repo): 第三者が環境を構築し、検算を行うためのスクリプト

  • データ同一性証跡 (SHA-256): 監査対象データのハッシュ値

  • Verdict (最終判定): NG（「Ghost Events」の不可視化を特定）

後付け不能性の実証: 事故後に「当時は安全だと思っていた」という主観的な弁明を、当時のADIC監査ログが「数理的にNGであった事実」によって封殺します。


5. なぜ既存のAI対策は失敗し続けるのか

既存のガバナンスが「責任」まで届かない理由は、「説明可能性」と「説明責任」を混同しているからです。

  • ブラックボックスの罠: 複雑なモデルを説明しようとすればするほど、検証コストが増大し、現場は「検証なき期待」という名の無責任へ逃避する。

  • ログ信仰の限界: ただ記録があるだけでは、事故後の解釈戦（言葉の殴り合い）に吸収されてノイズと化す。

  • Goal post移動: 基準が動的である限り、責任は常に蒸発し続ける。


6. 用語の再定義：実務で“刺さる”武器へ

  • 透明性 (Transparency): 中身が見えることではなく、判定が**「再現可能」**であること。

  • プライバシー (Privacy): 隠すことではなく、最小開示と**「検算可能性」**の両立。

  • 後付け不能性 (Post-hoc Impossibility): 説明の言葉を奪い、**「証跡の確定」**に置き換えること。


7. 専門連載：実務の“止まる瞬間”を解剖する

  1. AIリスクマネジメントで“説明責任”が解決しない数学的理由

  2. ガバナンス構築時に「責任の蒸発」を防ぐ最低限のチェックリスト

  3. セキュリティ侵害時、それでも責任を残すためのADIC実装

  4. 医療・自動運転・金融における「後付け不能性」の絶対的価値

結：「説明」を増やすな、証跡を「固定」せよ

事故のあとに責任が消えるのは、倫理が足りないからではありません。**「後付け不能な証跡」**が最初から用意されていないからです。

AI説明責任プロジェクトは、AIに語らせるのをやめさせ、数理によってその責任を構造的に確定させます。


お問い合わせ

数理研究所 検証室（Ghostdrift Research）では、責任ある意思決定とガバナンスの実装を支援します。

  • AIセキュリティ/ガバナンス: 規制・監査に耐えうる「検証可能性」の実装。

  • 企業PoC: 運用リスクを「検証可能な証拠」に変換する実証実験。

  • 数理モデル研究: 有限閉包を基盤にした次世代アーキテクチャおよびGhostDrift理論の研究。

 
 
 

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