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AIの説明責任はなぜ消えるのか

The Problem of AI Responsibility: A Mathematical Challenge to Prevent the Evaporation of Accountability

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1. AI判定で生活が左右されても責任が消える理由（責任の蒸発）

When AI Decisions Halt Human Lives


ある日、自治体の窓口で生活保護の申請が「不支給」と判定されました。理由は「AIの判定結果」。申請者が異議を申し立てると、担当者はこう答えました。

「当時の基準では、AIは正しく判断しています」

数か月後、自治体はAIの評価基準を見直しました。同じ条件で再入力すると、今度は「支給」と判定されました。では、最初の判断の責任は誰が取るのでしょうか。AIか、担当職員か。それとも「当時はそういう基準だった」という説明で終わるのでしょうか。

One day, a welfare application at a local government office was denied. The reason given was an "AI decision." When the applicant appealed, the official replied: "Based on the criteria at the time, the AI judged correctly."

Months later, the government revised the AI's evaluation criteria. Re-entering the same data resulted in an "approved" status. So, who takes responsibility for the initial denial? The AI? The official? Or is it simply dismissed with the explanation that "those were the criteria at the time"?


いま、AIが誤った判断をした際に**責任の所在がどこにも確定しない「責任の蒸発」**が起きています。本プロジェクトは、この構造的な欠陥を数理モデルによって解剖し、解消することを目指しています。

Today, we are witnessing the "evaporation of accountability," where responsibility vanishes when AI makes erroneous decisions. This project aims to dissect and resolve this structural flaw through mathematical modeling.



2. 現実の脅威：世界で起きている「責任の蒸発」 / Real-World Threats: The Global Evaporation of Accountability

これは未来の話ではなく、今この瞬間に起きている現実です。 / This is not a story of the future; it is a reality happening right now.

  • 日本：生活保護基準引き下げ訴訟 (2013-2025) / Japan: Welfare Benefit Cut Lawsuits

    「当時の基準」が後年に違法と認定されても、過去の被害に対する責任主体が曖昧なまま放置される構造。

    Even when "past criteria" are later ruled illegal, the structure allows the parties responsible for past damages to remain ambiguous.

  • 豪州：Robodebtスキャンダル (2016-2019) / Australia: The Robodebt Scandal

    自動化システムが40万人に誤った債務を請求。政府は「システムは正常」と強弁し、自殺者を生む大惨事となりました。

    An automated system wrongfully issued debt notices to over 400,000 people. The government insisted the system was functional, leading to a catastrophe including multiple suicides.

  • 蘭州：SyRIシステム (2010年代) / Netherlands: The SyRI System

    AIによる詐欺検知が特定の層を差別的に監視。人権侵害として裁判所から使用禁止を命じられました。

    An AI-driven fraud detection system discriminately monitored specific demographics. It was ultimately banned by the courts for human rights violations.


3. なぜ今の「AI安全性」は失敗し続けるのか / Why Current "AI Safety" Continues to Fail

既存の対策が責任確定に失敗する原因を、3つの「病」として定義します。 / We define three "pathologies" explaining why existing measures fail to fix accountability.


① ブラックボックスとコストの破綻 / The Collapse of the Black Box and Costs


② 「ログ信仰」という幻想 / The Illusion of "Log Worship"


③ 「後付け評価」による言い逃れ / Evasion through "Post-hoc Evaluation"


4. 数学的解決：GhostDriftによる「責任境界」の構築 / Mathematical Solutions: Establishing "Accountability Boundaries"


理論：ゼータ関数とADIC指標 / Theory: Zeta Functions and ADIC Metrics


実装の証明：Proof of Audit / Implementation: Proof of Audit

本プロジェクトは理論に留まらず、その実効性を公開コードによって証明しています。以下のリポジトリはオープンであり、どなたでも数理的整合性を直接検証することが可能です。 / This project goes beyond theory, proving its effectiveness through public code. These repositories are open for public verification, allowing anyone to directly verify the mathematical consistency.


5. 信頼できるAIのための「再定義」 / Redefining Trustworthy AI


6. お問い合わせ・共同研究のご案内 / Contact & Collaboration

AIをブラックボックスとして放置し、「責任」を曖昧にしたまま運用することは、社会の安全を切り売りすることと同義です。本プロジェクトは、数学の力で「責任の着地点」を明確に定め、AIを真に信頼できる社会インフラへと再設計することを使命としています。

Leaving AI as a black box and operating with ambiguous "accountability" is equivalent to compromising social safety. This project aims to use the power of mathematics to clearly define the landing point of responsibility and redesign AI as a social infrastructure that people can truly trust.

Project Lead: Manny (GhostDrift Research Group)


 
 
 

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