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「責任あるAI」とは何だったのか？――後付け不能性がない限り、責任は蒸発する

――事故後に責任を確定できない設計を超えて


導入｜なぜ今「責任あるAI」は限界なのか

近年、世界中のテック企業が「責任あるAI（Responsible AI）」を掲げ始めました。倫理ガイドラインや開発原則が整備され、AIが社会に受け入れられるための姿勢が整えられてきたのは事実です。

しかし、私たちは一つの冷酷な事実に直面しています。重大な事故が起きた瞬間に、それらの理念が責任を確定させる根拠として機能することはほとんどありません。

「責任あるAI」とは、本来「事故後に責任を確定できる設計」のことだったはずです。

2018年、アリゾナ州で起きたUberの自動運転死亡事故を振り返ってみましょう。当時、このシステムは大量の走行データに基づき「安全」と評価されていました。しかし事故後、システムが歩行者を検知しながらも正しく分類できず、ブレーキがかからなかったことが判明します。驚くべきことに、緊急ブレーキ機能はテストモードとして意図的に無効化されていました。

結果として起きたのは、刑事責任がバックアップドライバー個人に集中し、開発組織の責任が曖昧に霧散するという「責任の蒸発」でした。ここから分かるのは、「責任あるAI」という言葉は、事故後の問いに答えるための装置ではないということです。

事故後に必要なのは理念ではありません。最低限、次の3点が提出物として固定されていることです。

  1. 当時の入力データの固定

  2. 実行ロジックの同一性保証

  3. 改ざん不能な実行記録



第1章｜「責任あるAI」が答えない問い

「責任あるAI」を標榜するシステムであっても、いざ事故が起きれば以下のような問いに沈黙します。

  • その判断は、当時の特定の入力条件において本当に妥当だったのか

  • 入力データ自体に改ざんや欠落はなかったか

  • 実行されたロジックは、開発者が意図した通りのものだったのか

  • 提示された説明は、事故後に都合よく生成されたものではないか

TeslaのAutopilotを巡る事故調査でも、争点になるのは「当時の入力」「実行ロジック」「作動履歴」が第三者に再現できる形で残っているかどうかです。多くのシステムはここが弱く、調査や責任確定が長期化しやすい。姿勢だけでは、事実は確定できないのです。


第2章｜説明と説明責任は、まったく別の概念である

ここで、混同されがちな二つの概念を厳格に分離する必要があります。

  1. 説明可能性（Explainability）：人に分かるように、近似的なロジックを語ること。

  2. 説明責任（Accountability）：第三者が、当時の判断を物理的に検証できる形で確定すること。

例えばIBM Watson Healthを巡る議論でも、「説明が付く」ことと「当時の判断を第三者が検証できる証跡が残る」ことは別問題だと浮き彫りになりました。説明が付いても、事故後に必要となるのは、その時点で何が入力され、何が実行され、どう出力されたかを再現できる固定情報です。

「説明できるAI」が、そのまま「責任を果たせるAI」になることはありません。


第3章｜事故後に責任を確定するために必要な条件

抽象的な議論を排し、責任を確定させるための必要条件を定義します。

本稿でいう「事故後に責任を確定できる」とは、第三者が提出物だけで、 (1) 入力データ、(2) 実行ロジック、(3) 実行記録を同一性付きで再現できる状態を指します。

2023年にサンフランシスコで起きたCruise（GM傘下）の自動運転事故では、事後の情報開示や報告の不透明さが強く問題視され、規制当局の制裁・運用停止・組織体制の刷新へと波及しました。第三者が当時の判断を後から再現・検証できない構造こそが、ガバナンスにおける最大の欠陥です。これら3つの証跡が揃わない限り、どんな高邁な理念も事故後には無力化します。


第4章｜AI説明責任プロジェクトの位置づけ

「責任あるAI」という言葉が覆い隠してきた、事故後の巨大な空白。その空白を「実装」によって埋める試みが、GhostDrift数理研究所が運営する「AI説明責任プロジェクト」です。

私たちは、AIの判断を「無限の霧（Infinite Fog）」の中に放置するのではなく、数学的・工学的な手法を用いて、責任を確定可能な状態へと固定することを目指しています。


第5章｜AI説明責任プロジェクトが公開しているもの

私たちが重視しているのは、抽象的な思想ではなく、検証可能な「提出物」です。事故後に責任を確定するため、提出物として最低限必要なのは次の3つの「指紋」です（これが揃うと、第三者が同じ結論に到達できます）。

(A) data_fingerprint：入力データの固定

  • ファイルSHA256、サイズ、行数、期間（範囲）を記録

(B) logic_fingerprint：実行ロジックの同一性保証

  • 実行コード／主要依存／実行環境のハッシュ（同一ロジックであることの証拠）

(C) tamper-evident log：改ざん不能な実行記録

  • ハッシュチェーン化された実行ログ ＋ 判定（PASS/FAIL）＋ 検証手順

現在、これらを活用した以下の成果物を公開しています。

  • 実データを用いた監査レポート：2024年1月〜4月の電力需要予測を対象とした、実戦的な監査結果。

  • 実行ログ・証明書・判定プロトコル：単なる判定結果だけでなく、その根拠となる改ざん不能な証跡。

  • 第三者による再現構成：公開されたログから、第三者が同じ結論に到達できることを担保した検証環境。

医療AIや自動運転の失敗例が示す通り、ノイズのない合成データでのテストは責任を問いません。実データに基づき、現場での失敗を再現・検証できる証跡のみが、責任を確定させる力を持つのです。


第6章｜なぜ「責任あるAI」を超える必要があるのか

「責任あるAI」は、事故を防ごうとする組織の姿勢です。 「AI説明責任」は、万が一事故が起きた際に責任を確定させる装置です。

両者は対立しません。しかし、後者という「装置」がなければ、前者の「姿勢」は社会的な信用を得ることはできません。Cruiseの事故のように、PoCに成功し商用運行まで漕ぎ着けたプロジェクトであっても、事故時の証跡固定に失敗すれば、積み上げた信頼は一瞬で崩壊します。


結論｜責任は、言葉ではなく構造で決まる

「責任あるAI」という美しい言葉だけでは、事故後に責任は残りません。 責任とは、

  • どのようなデータが入力され

  • どのロジックが走り

  • それがいかに記録されたか という「構造」によってのみ確定します。

AI説明責任プロジェクトは、この3点セットを「提出物として」揃え、第三者が同じ結論に到達できる形で公開しています。言葉ではなく構造で責任を確定する例として、提出物（レポート／ログ／検証手順）をそのまま参照してください。

関連リンク


English Title & Summary

Title: What Was “Responsible AI,” Really? — Without Post-Hoc Impossibility, Responsibility Evaporates

Summary

While the tech industry champions "Responsible AI" as a framework of ethics and guidelines, these concepts often collapse when faced with real-world accidents. Drawing on cases like Uber's self-driving fatality and Cruise's safety incidents, this article argues that "post-hoc explanations" are insufficient for assigning liability. True accountability requires a deterministic architecture that secures three fundamental artifacts: (1) Immutable Input Data, (2) Logic Identity Verification, and (3) Tamper-Evident Execution Logs. The AI Accountability Project by GhostDrift Research Institute bridges this gap by moving beyond mere slogans to a verifiable implementation (ADIC), providing a mathematical and engineering framework to anchor responsibility where it has historically evaporated.

 
 
 

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