責任の真空にどう対処するのか：責任工学とは何か（全体像）— 不可能性から導かれる、唯一の実装アプローチ —

kanna qed
14 時間前
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0. はじめに

スケーリングされたAI・自動化システムにおいて、「責任の真空（Responsibility Vacuum）」はもはや例外的な事故ではなく、システムが稼働するための前提条件となりつつある。

本記事は、その構造的な不可能性に対する、「責任工学（Responsibility Engineering）」という体系的アプローチの全体像を示す地図である。詳細な議論と証明は、後述する3本の記事において展開されている。

1. 問題提起：責任の真空とは何か

まず、私たちが直面している問題の本質を定義する。「責任の真空（Responsibility Vacuum）」とは、以下の状態を指す。

定義: 意思決定の権限（Authority）を持つ主体が、その内容を理解・検証する能力（Capacity）を恒常的に下回っている状態。
原因: これは人間の怠慢や倫理的欠如ではなく、AIによる生成スループット（$G$）と人間の検証能力（$H$）の物理的不均衡（$G \gg H$）から生じる構造的必然である。

この領域では、責任は薄まるのではなく、最初から成立していない。

👉 第1稿（問題の定義）:

2. なぜ従来の対策はすべて失敗するのか

多くの組織は、この問題に対して「常識的」な対策を講じようとする。

レビュープロセスの厳格化
自動テスト（CI）の増設
承認者の追加

これらはすべて、「人間の検証能力（$H$）を増やせる」という誤った前提に立っている。しかし、最新の研究（Romanchuk & Bondar, 2026）が示す通り、$G \gg H$ の領域では、これらはすべて「儀式（Ritual）」へと形骸化する。CIを増やせば増やすほど、人間は代理シグナル（All Green）に依存せざるを得なくなり、真空はかえって拡大する。

👉 第2稿（解決への視座）:

3. 論文が示した「残された選択肢」

前提論文（arXiv:2601.15059）は、絶望的な診断を下すと同時に、実は非常に明確な結論を示している。物理的に可能な「残された選択肢」は、以下の3つしかない。

スループットを制限する（AIの速度を捨てる）
責任を集約する（個別決定の責任を諦め、システム責任へ移行する）
自律性を受容する（責任不在をリスクとして許容する）

これ以外の解（例：人間が頑張る、AIが説明責任を果たす）は、構造的に存在し得ない。

4. 責任工学とは何か（全体像）

ここで提唱するのが「責任工学（Responsibility Engineering）」である。

定義: 責任を人間の善意や努力に期待するのではなく、責任が成立する条件（および成立しない境界）を、事前に設計として固定する工学。

これは独自の思想ではない。論文が示した上記3つの選択肢を、精神論ではなく「実装クラス」としてシステムに落とし込んだものである。

5. 3つの境界（Boundary）という実装

責任工学は、以下の3つの具体的な境界設計として実装される。

Stop Boundary（停止境界）
- 論文の選択肢1「スループット制限」の実装。$G/H$ 比率に基づくハードストップ。
Responsibility Boundary（責任境界）
- 論文の選択肢2「責任集約」の実装。個別検証不可能な領域をバッチ責任へ切り替える契約とログ設計。
Approval Boundary（承認境界）
- 論文の選択肢3「自律性受容」の管理実装。代理シグナルのみでの承認をブロックし、自律性を管理されたリスクとしてカプセル化する。