AIガバナンスの階層図：後付け不能性に基づく「責任成立」レイヤー（GhostDrift Hierarchy of Responsibility）

現在のAI安全性（AI Safety）やガバナンスの議論は、致命的な欠陥を抱えている。それは、「責任を負う意志」という曖昧な倫理に依存しており、責任を回避できる「構造」を放置している点にある。

本稿では、Ghost Drift理論に基づく「後付け不能性（Non-retroactivity）」を最上位に据え、既存のAIガバナンス議論を3つの階層に再定義する「責任成立レイヤー（Responsibility-Establishing Layers）」を提示する。

1. 階層図の全体像

現在、世界中で最も議論されている領域。AI倫理指針や「説明可能なAI（XAI）」がここに含まれる。

特徴: AIの判断に対して、人間が納得できる「物語（ナラティブ）」を付与する。
欠陥: これは「責任」ではなく「説明可能性」に過ぎない。判断の後にいくらでもストーリーを捏造できるため、責任の所在を曖昧にする「逃げ道」として機能してしまう。

機械学習の工学的アプローチ。モデルの堅牢性（Robustness）や、異常検知、RLHFなどが該当する。

特徴: 「99.9%の確率で安全である」といった確率論的な担保を目指す。
欠陥: システムが複雑化（Deep化）すると、統計的な「外れ値」を完全に制御することは不可能になる。エラーが起きた際、「複雑すぎて不可避だった」という「事後的不可避性」を盾にした責任の蒸発を許容してしまう。

最上位階層。数理モデルとしての「Ghost Drift」および「有限閉鎖（Finite-Closure）」の実装。

特徴: 判断のプロセスに、改ざん不能かつ後付け不能な「証跡（Ledger）」を数理的に埋め込む。
核心: ここでは「責任」は個人の感情や倫理の問題ではなく、「事後の説明差し替え（Post-hoc Modification）が論理的に不可能である」という数理的制約によって強制される。

DecisionID: 592a... / AssumptionsHash: f8e1... / Bound: 0.003 / Verify: PASS

この1行がシステムに刻まれた瞬間、その判断を「当時は仕方なかった」「前提が違った」「複雑すぎた」といった後付けの物語で上書きする余地は物理的に消滅する。このログを通過した時点で、判断の解釈を更新する自由は剥奪され、その判断は「動かせない事実」として世界に固定される。

既存のガバナンス議論は「どう振る舞うべきか（道徳）」を問うが、本稿の階層は**「どう逃げられない設計にするか（物理・数理）」**を問う。

価値観からの脱却: 「何が善か」という主観的な問いではなく、「嘘（事後の修正）がつけるか、つけないか」という客観的な数理を基盤とする。
AIの仕様への合致: AIを制御するには、人間的な言葉（Level 1）ではなく、事後的説明不能性を担保する数理的な制約（Level 3）こそが最も実効性を持つ。
責任の再定義: 責任とは「取る」ものではなく、後付け不能性が固定された瞬間に、回避不能な制約として「発生してしまう」ものである。