AI説明責任とは何か？ドリフト検知では防げない「責任の蒸発」とGhostDriftによる監査設計

kanna qed
1 日前
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1. AI説明責任が崩壊する本当の理由― GhostDriftが「責任の蒸発」を検知するまで

現在のAIガバナンスにおける議論の多くは、「なぜAIがその判断を下したか」という**説明可能性（Explainability）に終始しています。しかし、実務の現場で起きている本当の破綻は、アルゴリズムのブラックボックス化ではなく、「責任の所在が霧のように消えてしまうこと」**にあります。

私たちは、この現象を**「責任の蒸発」**と呼びます。

説明責任（Accountability）の本質は、説明文の流暢さにあるのではなく、「誰が、どの基準に基づいて、その結果を良しとしたのか」という手続きの同一性と境界の確定にあります。GhostDriftプロジェクトは、この「責任が蒸発する瞬間」を捉え、固定するために誕生しました。

2. 責任を消滅させる魔法の言葉：「当時の基準では正しかった」

AIの運用において、最も強力で、かつ最も危険な逃げ道は次の一言です。

「当時の基準では正しかった」

この言葉が発せられた瞬間、過去の判断に対する検証は事実上不可能になります。なぜなら、AIのモデル自体は変わっていなくても、それを取り巻く「評価の目」が密かに書き換わっているからです。 GhostDriftは、この**「評価の不連続性」**を暴き出し、以下の「三本の矢」によって責任の所在を固定します。

3. GhostDrift×AI説明責任を支える「三つの核」

説明責任を成立させるには、「基準を保存している」だけでは不十分です。GhostDriftは、以下の三要素が揃って初めてAI説明責任が構造として成立すると定義します。

① 後付け不能性（Immutability）

「当時の基準を、後から改変させない」 判断が行われた瞬間の評価基準をハッシュ値などでロックし、改変不能なログとして固定します。これにより、「事故が起きてから、正解に合わせて基準を微調整する」という因果の逆転（事後的な言い訳）を物理的に封鎖します。

② 評価作用素の同一性（Operational Invariance）

「当時と同じ評価を、今この瞬間に再実行できる」 基準が残っていても、その適用方法が曖昧では意味がありません。GhostDriftは、評価を単なる「文章」ではなく、数学的な**「作用素（Operator）」**として扱います。

どの入力に対して
どの参照境界を用い
どの集計・閾値・例外規則を
どのような順序で適用したかこれらが時間を跨いで同一の作用として再実行（再現）できることを問います。GhostDriftは、この作用が同一でなくなった瞬間を「検知」します。

③ 責任境界の有限化（Finite Responsibility Boundary）

「責任を無限に逃がさせない」 説明責任が崩壊する典型は、責任の無限後退です（モデルの問題→データの不備→設計のミス→組織の体質…）。GhostDriftは、以下の有限集合を**「責任確定の最小単位」**として切り出します。

時刻 $t$
評価作用素 $E_t$
参照データ $R_t$
判断出力 $y$ この境界の内側を「責任」と定め、外側を「言い訳」として切り離します。境界を有限に閉じることで、初めて責任は「確定」へと向かいます。

4. 数理モデル：評価作用素 $E_t$ と責任の最小単位

GhostDriftは、時刻 $t$ における評価作用素 $E_t$ を以下のように定義します。

$$Score_t = E_t(y, R_t, \theta_t)$$

ここで、$\theta_t$ はその瞬間に適用されていた全ての運用ルール（閾値や例外処理）を内包します。 GhostDriftの役割は、$E_t$（当時の作用）と $E_{t'}$（現在の作用）の不一致を検知することです。

もし、当時の $E_t$ を用いて当時の $y$ を再評価し、当時と同じ結論が得られないならば、そこには**「責任の空白（Ghost）」**が生じているとみなされます。

5. GhostDriftがもたらすパラダイムシフト

観点	従来のガバナンス (XAI中心)	GhostDriftによるアプローチ
目的	「なぜそうなったか」を人間が納得すること	「基準が同一であること」を数学的に証明すること
評価対象	アルゴリズムの内部構造（ブラックボックス）	評価手続き（作用素）の同一性と境界
課題	後付けの説明（再解釈）が可能	後付け不能・再実行可能・境界の有限化
価値	信頼の「醸成」	責任の「確定」