責任の真空（Responsibility Vacuum）と責任の蒸発：なぜAI時代の責任は「薄まる」のではなく「最初から存在しない」のか

kanna qed
1月29日
読了時間: 6分

0. 導入：責任論のコペルニクス的転回

AIガバナンスや自動化の議論において、私たちは長らく「責任が曖昧になる」「責任が希釈される（薄まる）」という表現を使ってきた。しかし、2026年1月に公開されたある論文は、より残酷で構造的な現実を突きつけている。

「責任が薄まるのではない。ある閾値を超えた先では、従来構造のままでは責任は最初から存在し得ない。」

本稿では、最新の研究論文が定義した「責任の真空（Responsibility Vacuum）」という概念を足場に、私たちがこれまで観測してきた「責任の蒸発（Responsibility Evaporation）」がなぜ不可避的に発生するのか、その構造的メカニズムを解明する。これは運用やモラルの問題ではない。スケーリングされたエージェントシステムにおいて、事前制約なき場合に発生する構造的な相転移の話である。（※本稿では論文が述べる "phase transition" を比喩として「相転移」と呼ぶが、これは物理学の厳密モデルを導入するという意味ではない。）

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1. 前提論文：The Responsibility Vacuum

まず、議論の土台となる論文を明確に定義する。これは単なるポエムではなく、組織構造の限界を形式化した研究である。

論文情報 Title: The Responsibility Vacuum: Organizational Failure in Scaled Agent Systems Authors: Oleg Romanchuk, Roman Bondar Source: arXiv:2601.15059 (2026-01-21)

1.1 コア定義：「権限」と「能力」の乖離

この論文の最大の貢献は、責任の不全を以下の論理式で定義した点にある。

$$\text{Vacuum}(D) \iff \text{Occurred}(D) \land \forall E \neg(\text{Authority}(E, D) \land \text{Capacity}(E, D))$$

つまり、「決定 $D$ は実行されたが、その決定に対する『権限（Authority）』と、内容を理解する『能力（Capacity）』を同時に持つ主体 $E$ が、既存の組織構造内には存在しない」状態である。

承認印を押す人（権限者）はいるが、中身を見ていない。
中身を見ているシステム（能力者？）はいるが、権限を持たない。

この両者が一致しない領域を、著者らは「責任の真空」と名付けた。

1.2 生成と検証の非対称性 ($G$ vs $H$)

なぜ真空が生まれるのか。論文はこれを以下の2変数の関係で説明する。

$G$ (Generation Throughput): AIエージェントによる決定生成のスループット
$H$ (Verification Capacity): 人間が意味のある検証を行える能力（時間・認知資源）

$G \le H$ の領域では、人間は内容を理解して承認できる。しかし、$G$ は並列化やタスク分割によって上限なく（unbounded）増大しうる一方、生身の人間の $H$ は認知限界により有界であり、せいぜい線形にしか増えない。

$G \gg H$ の領域、すなわちある閾値 $\tau$ を超えた瞬間、検証プロセスは機能的な意味を失い、「儀式的な承認（Ritualized Approval）」へと相転移する。ここで重要なのは、閾値 $\tau$ の正確な値を測定することではない。「そのような構造的境界が存在する」という事実そのものである。

1.3 論文における位置づけ（Related Work）

本論文は、先行研究との関係を明確に位置づけている。

Semantic Laundering: ツール境界における認識的正当化の失敗（内部アーキテクチャの問題）。
Automation Complacency: 人間の油断や過信（心理的偏り）。これらに対し、Responsibility Vacuum は「組織における責任帰属の失敗」であり、心理的偏りではなく、スループット超過による構造的必然であると定義している。

2. CI Amplification：自動化のパラドックス

「人間が無理なら、自動テスト（CI）を増やせばいい」という直感に対し、論文は「CI Amplification Dynamic（CI増幅ダイナミクス）」によって反論する。このプロセスは以下の順序で進行し、真空化を加速させる。

CIチェックの増加: バリデーション項目を増やすと、レビュワーへの提示情報における代理シグナル（Proxy Signal, "All Green"等）の密度が高まる。
検証の経済性: 固定された人間の能力（$H$）の下では、認知コストの安い代理シグナルへの依存が合理的選択となる。
一次資料の置換: 結果として、コードの差分や実行トレースといった一次資料への接触頻度が構造的に減少する。
能力の縮小 (Capacity Compression): 一次資料への認識的アクセス（Epistemic Access）が失われることで、実質的な検証能力 $H$ 自体が縮小する。

つまり、単なる自動化の追加は責任の真空を埋めるのではなく、真空への到達を早めるのである。

3. 「真空」と「蒸発」の構造的接続

ここで、私たちが提唱してきた「責任の蒸発（Responsibility Evaporation）」の位置付けを再定義したい。この論文の登場により、両者の関係は明確になった。

3.1 構造 vs 現象

概念	定義	性質
責任の真空 (Vacuum)	権限と能力が乖離し、責任主体が成立しない「構造」	静的・構造的設計上の欠陥として最初から存在する
責任の蒸発 (Evaporation)	真空の上で、責任が事後的に希釈・分散・消失していく「現象」	動的・現象的成立しない責任が、事後的に希釈・分散・消失していく過程

3.2 蒸発は真空の上で起こる

「責任が蒸発した」と嘆くとき、私たちはしばしば「誰かが責任を持っていたはずだ」と錯覚している。しかし、Romanchukらのモデルに基づけば、責任の連鎖（Attribution Chain）はどこにも着地していない。

Reviewer $\to$ CI $\to$ Passing Checks $\to$ Agent Status $\to$ Orchestrator... この連鎖のどこにも Authority かつ Capacity を持つ主体はいない。ここが「真空」である。この真空の上で、「誰の責任か？」という問いが空転し続ける現象こそが「責任の蒸発」なのである。

つまり、従来型の検証プロセスにおいては、最初から責任主体は成立していなかったのである。

4. Post-hoc Impossibility（事後説明の不可能性）

責任の真空状態にあるシステムでは、「何かあったときに説明責任を果たす」こと自体が困難になる。これを私は Post-hoc Impossibility と呼ぶ。

真空領域では、承認ログは残っていても、その承認は儀式的なレビュー（Ritual Review）によって行われている。そこでは、正当化の実体が「人間の理解」から「代理シグナル（Proxy Signal）」へと置換されている。その結果、正当性の所在が人間の理解能力を離れ、アルゴリズムの出力結果へと完全移送されてしまう。これが ALS（Algorithmic Legitimacy Shift）が完了した状態であり、もはや事後的に人間の責任を問う根拠は、従来の手続き論の中には残されていない。

5. 解決の地図：責任工学のアプローチ

論文は、この真空状態に対する解決策として、厳しい3択を提示している。

スループットの制限: $G$ を $H$ まで落とす（AIの速度を捨てる）。
集約責任への移行: 個別承認を諦め、バッチ全体やシステム自体に責任を負わせる。
自律性の受容: 責任の所在不明をリスクとして受け入れる。

5.1 事前制約（Pre-commitment）による責任固定

ここから導かれる結論は一つだ。「運用で頑張る」ことは不可能である。必要なのは、「責任工学（Responsibility Engineering）」による事前制約の設計であり、それは以下の具体的な仕様として実装されなければならない。

停止境界: $G/H$ 推定値が閾値 $\tau$ を超えた場合、デプロイやマージを強制停止（Hard Fail）する。
承認境界: 代理シグナル（CI Green等）のみでは Approve イベントが発火しないよう制御し、一次資料の参照や再現ログへの署名を必須化する。
責任境界: 境界外の領域については、個別承認による責任帰属を否認し、システムレベルのオーナーシップ（組織責任）への切り替えを宣言するとともに、ログの解釈規則も切り替える。