AI安全性が失敗する本当の理由は「ログ信仰」──なぜ記録しても安全にならないのか

kanna qed
2 日前
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AI安全性が成立しない理由は「監査ログ」ではない：モデル監視を壊すログ信仰の正体

「万全の体制で監視しています。すべてのログは記録されており、監査も可能です」

AIガバナンスの現場で繰り返されるこの言葉は、実はもっとも危険な「安全への免罪符」であると言わざるを得ません。私たちは今、ログさえあれば安全だという**「ログ信仰（Log-Centric Fallacy）」**という名の深い霧の中に立ちすくんでいます。

本稿では、AI安全性・MLOpsの現場に蔓延するこの誤解を解体し、ログを「単なる材料」から「逃げ場のない証拠」へと格上げするための、真の安全プロトコルについて論じていきます。

1. 「ログがあるから大丈夫」という慢心が安全性を壊す

AI運用の現場において、ログは「安心の拠り所」とされています。「全リクエストを記録している」「ダッシュボードは正常だ」「証跡は残っている」……。しかし、残念ながらこれらはAI安全性の文脈においては、驚くほど無力なのです。

なぜなら、ログとは「何が起きたか」という断片的な事実の影に過ぎず、「それが安全であったか」を確定させる力を持たないからに他なりません。 ログが積み上がるほど、皮肉にも「解釈の自由度」が増してしまい、真実の判定はむしろ遠のいていくのです。

核心を申し上げます。 ログは単なる「材料」です。安全性とは、ログの量ではなく、**「事後に変更不可能な評価手続き（プロトコル）」**によってのみ担保されるものなのです。

2. 核心的な敵：「後付け評価」という欺瞞

ログを安全性の根拠に据えたとき、最大の問題として立ち塞がるのが**「後付け評価（Post-hoc Justification）」**です。

インシデントが発生した後、私たちは無意識のうちに判定基準を「事後的に」調整してしまいます。「この指標（Metric）で見れば正常だった」「集計の窓（Window）を変えれば許容範囲だ」「当時の閾値（Threshold）設定が甘かっただけだ」……。

このように、事故が起きてから指標や閾値を操作し、過去を正当化する行為が繰り返される限り、AI監査は完全に形骸化します。「当時の判定」ではなく「現在の都合に合わせた判定」で過去を語ることは、もはや安全性とは呼べません。

真のAI安全性が備えるべきは、以下の3つの「冷徹な条件」です。

非遡及性（後付け不能）： 判定基準が事後に1ミリも動かないこと。
確定性： 逸脱に対し、保留や言い換えを許さず即時に白黒をつけること。
再現性： 第三者が同じ規約を用いれば、同じ断罪（判定）に到達できること。

3. なぜログは安全を保証しないのか：構造的な7つの破綻

ログ中心の安全思想がなぜ崩壊するのか。その理由は、以下の構造的破綻に集約されます。

記録の恣意性： ログは現実そのものではありません。「残すと決めた現実」に過ぎないのです。重要な欠落は常に「記録されない領域」に潜んでいます。
物語の生成： ログの量が多いほど、説明（言い訳）のバリエーションは増えてしまいます。フィルタリング一つで、同じログから「成功」と「失敗」のどちらの物語も捏造できてしまうのです。
評価のすり替え： ログは「評価基準の変異」を止められません。むしろログが充実しているほど、現在の主張に合致するデータを拾い上げやすくなってしまいます。
意味の流動性： ラベル定義や業務ルールが変われば、過去の数値の意味は消失します。「当時どういう意味で測ったか」が凍結されていないため、第三者による再現は不可能となります。
観測装置の変質： ログを生成するロジック自体がドリフトします。計測系が変わってしまえば、過去との比較は無意味なノイズと化してしまいます。
証拠能力の欠如： 署名も履歴管理もないログは、単なる「テキストファイル」に過ぎません。監査が「ログ提出コンテスト」に成り下がってしまいます。
責任の先送り： ログ中心主義は「判定を下さないための猶予」を制度化してしまいます。「別のログを確認しよう」という言葉が、責任の確定を無限に先送りするのです。