AIは「精度」ではなく「責任」が検証できずに止まる —— Certificate-Based Audit を公開

kanna qed
1月3日
読了時間: 3分

AI運用の現場において、真に致命的な「詰み」のポイントは、予測精度の不足ではありません。事故や不具合が発生した際、「当時は正しかった」という証拠が示せず、組織的な責任が霧散してしまうことにあります。

GhostDrift数理研究所（GMI）は、この「責任の蒸発」を防ぎ、AIの運用履歴を数学的に固定する Certificate-Based Audit（証明書ベースの監査）プロトコルの実装を公開いたしました。

🔗 ai-drift-detector | Certificate-Based Drift Detection Audit

1. 何が起きているか：漂流するモデル、消失する責任

AIモデルが実務に投入された瞬間、その判断は常に疑念の対象となります。

多くの現場では、アラートが出るたびに場当たり的な「閾値調整（Threshold Tuning）」や「後付けの説明」が行われ、実行ログは断片的にしか残りません。このような “post-hoc tuning” が介入した瞬間に、その判断を下したロジックの同一性は失われ、誰が・何に基づいて・その結論を出したのかという「責任」を固定することが不可能になります。

モデルは統計的にではなく、運用の不透明さによって「漂流（Drift）」し、止まってしまうのです。

2. 提案する最小プロトコル

当研究所が提案する「ai-drift-detector」は、AI運用の決定プロセスを以下の数理的フローへと再定義します。

Raw data → deterministic audit → certificate → PASS/FAIL

ここでの「ドリフト（Drift）」とは、単なる統計的変動（精度低下）を指すものではありません。入力データの整合性、ロジックの同一性、設定値の不整合といった 「完全性の侵害（Integrity Breach）」 を指します。これを決定論的に検知することで、AI運用の「正当性」を第三者が検証可能な形に固定します。

3. 提出物としての監査成果物

本システムは、推論の傍らで以下の3点を自動生成し、改ざん不能な「提出物」として出力します。

Certificate (audit_record.json / PDF) 実行環境の指紋（ハッシュ）、ロジックの同一性、および最終的な監査判定をパッケージ化した証明書です。
Append-only ledger (audit_log.jsonl) ハッシュチェーン構造を持つ、追記専用の監査台帳です。いつ、どのような判定が行われたかの全履歴を数学的に連結します。
Verification bundle 第三者が全く同じデータとスクリプトを用いて、独立して再実行・照合を行うための再現性パッケージです。

4. デモ題材：電力需要予測 × 気象データ

本プロトコルでは、実社会に即した「電力需要予測」をデモ題材として採用しています。

なぜなら、この領域は気象という不確実な外部入力に晒され、データの欠落やセンサーの異常、あるいは運用上の恣意的な調整が入り込みやすい「社会実装の最前線」だからです。システムは、単に需要を予測するだけでなく、その予測が「定義された品質制約」や「構造的整合性」を維持しているかを、厳格に PASS/FAIL 判定します。