AIガバナンス、AI倫理、AI安全性、説明責任、Responsible AI、Trustworthy AIはなぜすべて同じところで失敗するのか──「責任の真空」という、ただ一つの未解決問題

kanna qed
6 時間前
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0. 導入：別々の言葉で語られる「同一の失敗」

AIガバナンス、AI倫理、AI安全性、説明責任（Accountability）、Responsible AI、Trustworthy AI。

これらは通常、異なる問題として語られている。異なる専門家が、異なる会議で、異なる言葉を使って議論している。

しかし本稿の主張は明確だ。これらはすべて、同じ一点で破綻している。

それは、「決定は実行されるのに、その決定を理解した上で引き受けている主体が存在しない」という問題である。

本稿では、最新の研究（Romanchuk & Bondar, 2026）を基に、この状態を「責任の真空（Responsibility Vacuum）」と定義する。

AIガバナンスの文脈では、この問題は統制不能や責任欠如として現れる。 AI倫理の文脈では、判断主体の不在として現れる。 AI安全性の文脈では、安全確認が形式化する問題として現れる。

しかし、どれも別の問題ではない。すべては「権限と能力の分離」という構造的な必然から生じている。

ここ数年、企業はガイドラインを策定し、Human-in-the-loop（人間参加型）の承認フローを導入し、説明可能性（XAI）への投資を行っている。しかし、ルールが厳格化され、監視ツールが増えているにもかかわらず、現場の「制御不能感」はむしろ増しており、説明不能な挙動や意図しないデプロイが後を絶たない。

最も恐ろしいのは、事故が起きた後の監査で「誰もルールを破っていない」ことが判明するケースだ。

CI/CDパイプラインは正常に動作し、テストはパスし、担当者は承認ボタンを押し、ログには承認記録が残っている。プロセスのどこにも瑕疵はない。それなのに、誰も実質的な責任を取ることができない。これはヒューマンエラーや管理不足ではなく、構造的な帰結である。

なお、本稿で定義する不可能性に対処するための実装アプローチ「責任工学（Responsibility Engineering）」については、以下の論考を参照されたい。

責任の真空にどう対処するか：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
- 日本語版 / English Version

※前提論文：The Responsibility Vacuum

まず、議論の土台となる論文を明確に定義する。これは単なるポエムではなく、組織構造の限界を形式化した研究である。

論文情報 Title: The Responsibility Vacuum: Organizational Failure in Scaled Agent Systems Authors: Oleg Romanchuk, Roman Bondar Source: arXiv:2601.15059 (2026-01-21)

▶責任工学についてはこちら

1. 現在の議論が前提にしている「幻想」

現在、前述したすべてのアプローチは、ある一つの「暗黙の前提」の上に成り立っている。

「適切な情報を提示し、人間をプロセスに介在させれば、人間は最終的な判断と責任を引き受けることができる」

つまり、AIが提案し、人間がチェックする。この構造さえ守れば、ガバナンスも倫理も安全性も機能すると信じられている。

しかし、この前提はすでに崩壊している。さらに悪いことに、我々が良かれと思って導入している「自動検証」や「安全対策」そのものが、この崩壊を加速させているとしたらどうだろうか？

2. なぜこれが「最大の課題」なのか──包含関係の定義

本論に入る前に、なぜ「責任の真空」がこれら全領域における最大の課題であるのか、その定義を明確にしておく。

本稿でいう「最大の課題」とは、他のすべての原則（倫理・安全・透明性・説明可能性・公平性）が満たされていても、なお失敗が発生しうる“上位の失敗条件”を指す。

責任の真空はまさにそれである。これは研究上も、「ある決定が実行されたにもかかわらず、権限（Authority）と検証能力（Capacity）を同時に満たす主体が存在しない状態」として定義される。

権限と検証能力が一致する主体が存在しない限り、倫理判断も、安全確認も、説明の読解も、最終的な“引き受け”として成立しない。したがって責任の真空は、倫理や安全性と並列の論点ではなく、それらが成立するための前提条件（precondition）そのものである。この土台が崩れている以上、その上に何を積んでもガバナンスは成立しない。

3. 「責任の真空（Responsibility Vacuum）」とは何か

では、「責任の真空」とは具体的に何か。これは比喩ではない。意思決定システムにおける明確な状態定義である。

責任が成立するためには、一人の主体の中に以下の2つの要素が同時に存在しなければならない。

権限（Authority）： その決定を下し、実行を許可する形式的な権利。
能力（Capacity）： その決定の内容、根拠、リスクを実質的に理解・検証する認識能力。

従来の低速な開発環境では、この2つは一致していた。コードを書いた本人、あるいはそれをレビューする人間は、権限と同時に「中身を理解する能力」を持っていた。

しかし、AIエージェントによるコード生成や自律的な意思決定がスケールした環境では、この結合が解離する。

人間には依然として「承認する権限」がある（最終ボタンを押すのは人間だ）。
しかし、人間にはもはや「検証する能力」がない（生成速度と複雑量が、人間の認知限界を超えている）。

決定は実行され、承認印も押されている。しかし、その決定を理解した上で引き受けた主体は構造的に存在しなくなる。これが「責任の真空」である。

重要なのは、これが怠慢やモラルの欠如によって起きるのではないという点だ。むしろ、プロセスが効率化されればされるほど、真空は発生しやすくなる。

4. なぜスケールすると必ず起きるのか（構造的必然）

なぜこの解離が起きるのか。理由はシンプルで、物理的な制約に近い。

生成速度（G）： AI/エージェントによる生成は、計算資源を追加すれば無限にスケールする。
検証速度（H）： 人間の認知能力、可処分時間は生物学的に固定されており、スケールしない。

生成のスループットが、人間の検証可能なスループットを大幅に上回る領域に入ると、レビューは量的な劣化ではなく質的な転換を起こす。人間はすべての決定を詳細に検証することを物理的に不可能とされる。

ここで多くの組織は「CI（継続的インテグレーション）による自動テスト」や「静的解析ツール」を導入して対抗しようとする。Romanchukらの論文が指摘する最も皮肉な事実はここにある。

「自動検証ツールを増やせば増やすほど、責任の真空は加速する」

なぜか？自動化ツールは「パスした（Green）」というプロキシ信号（代理指標）を人間に与えるからだ。人間は時間的制約の中で、複雑な「コードの中身（一次情報）」を見ることをやめ、安易な「CIの緑色ランプ（プロキシ信号）」を見て承認ボタンを押すようになる。

これは「儀式化された承認（Ritual Review）」と呼ばれる。

自動化は「判断の量」を劇的に増やすが、「人間が引き受けられる責任の総量」は1ミリも増やさない。結果として、自動化が進むほど、中身を見ない承認が増え、責任の真空地帯が拡大していく。

5. なぜ倫理・安全性・説明責任では解けないのか

この構造的問題を理解すると、既存の「AI倫理」や「安全性」の議論がいかに的を外しているかが分かる。

「AI倫理」の限界： 倫理は「善い判断」を求めるが、真空状態ではそもそも「判断している主体」がいない。中身を理解していない人間が、どうやって倫理的な判断を下せるのか？
「安全性（Safety）」の限界： 「安全なシステム」を作ろうとしても、その安全性を最終確認する人間のキャパシティが溢れていれば、それは「安全だと表示されているシステム」に過ぎない。
「説明責任（Accountability）」の限界： XAI（説明可能なAI）が詳細なレポートを出したとしても、それを読む時間が人間に残されていなければ、説明責任は果たされない。ログは残るが、読まれない聖書と同じだ。
「信頼できるAI（Trustworthy AI）」の限界： 信頼とは、何かあったときに責任を取れる主体が存在して初めて成立する概念だ。責任主体が不在のシステムに「信頼」という言葉を使うことは、定義上の誤りである。

6. 「責任の真空」を無視したまま進むと何が起きるか

この問題を放置したまま、AIの導入規模だけを拡大するとどうなるか。未来予測をする必要はない。すでに起きていることが常態化するだけだ。

形式的監査の肥大化： 実質的な中身を見られないため、チェックリストや承認フローだけが無限に増える。「やった感」の演出に膨大なコストが支払われる。
事故後の責任の押し付け合い： 事故が起きた際、開発者は「ツールを通した」と言い、承認者は「CIがグリーンだった」と言い、ベンダーは「Human-in-the-loopだった」と主張する。全員が正しく、全員が無責任な状態が完成する。
ガバナンスの形骸化（Ghost Drift）： 以下では便宜上、この“意図と挙動の乖離が気づかれないまま拡大する現象”を記述ラベルとして Ghost Drift と呼ぶ（新たな理論・手段の提案ではない）。組織はコントロールできていると信じているが、実際には誰もグリップしていない領域が拡大していく。

7. 解決策はあるのか？──「改善」ではなく「前提変更」

「責任の真空」は、現場の努力やツールの改善では解決しない。これは構造の問題だからだ。解決策は、痛みを伴う「前提の変更」しかない。Romanchukらの議論を踏まえると、少なくとも次のような方向性が論点として現れる（網羅ではなく、また具体的な設計仕様を与えるものでもない）。

選択肢A：スケールを諦める（スループット制約）

AIの生成速度（$G$）を、人間が「本当に理解して承認できる速度（$H$）」まで意図的に落とす。 → 安全性と個人の責任は担保されるが、AIによる生産性向上や競争力というメリットの多くを捨てることになる。

選択肢B：責任の単位を変更する（集約レベル責任）

「個別のコード変更や意思決定」に対して人間が責任を持つという幻想を捨てる。その代わり、「システムの設計思想」や「統計的な挙動（バッチ単位）」に対して責任を持つ形へ移行する。 → 個別のミスは許容し、全体としての傾向に責任を持つモデル。従来の品質管理（ゼロディフェクト思想）からの完全な脱却を意味する。