責任工学（Responsibility Engineering）：不可逆性の設計論——倫理規範から、物理的制約へ

kanna qed
5 時間前
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1. 序論：なぜ「Responsible AI」では責任が蒸発するのか

現在、世界的な潮流となっている「Responsible AI（責任あるAI）」や「Ethical AI（倫理的AI）」の議論は、ある一つの構造的な限界に直面しています。それは、これらが主として「振る舞いの規範（Norms）」や「ソフトロー（Soft Law）」に依存しており、実装が設計者や運用者の「遵守する意思」に委ねられている点です [1][2]。この傾向は、近年の EU AI Act [3] や ISO/IEC 42001 [4] といった最新の法規制・標準化の動きにおいても、基本的にはリスクベースの管理プロセスを求めるものであり、物理的な強制力とは異なるレイヤーにあります。

規範は違反可能であり、事後の説明責任（Accountability）は、認知心理学が示すように「後付けの合理化（Post-hoc Rationalization）」によって歪められるリスクを常に孕んでいます。NisbettとWilsonの研究 [5] やHaidtのモデル [6] が示唆するように、人間は自身の判断プロセスに直接アクセスできず、事後に一貫性のある物語を構成してしまう傾向があるからです。

複雑なシステム運用において、時間の経過とともに意思決定の根拠が分散・曖昧化し、最終的に責任主体が特定不能になる現象——本稿で「責任の蒸発（Responsibility Evaporation）」と定義する現象に対し、既存の倫理ガイドラインアプローチは有効な抑止力を持ちません。

本稿では、既存の「Responsible X」潮流とは明確に異なる、独立した工学領域としての「責任工学（Responsibility Engineering）」を定義します。これは倫理の実装ではありません。責任が事後に変形しないよう、判断構造そのものを「事前制約（Pre-decision constraints）」として固定する、硬質な設計論です。

2. 座標系の分離：未統合の第4象限

責任工学を定義するためには、既存の研究領域との「座標分離」が不可欠です。文献調査に基づき、我々は以下の2軸で現在の技術潮流を整理しました。

X軸（拘束のタイミング）：事後的（Ex-post / 監査・説明） ⇔ 事前的（Ex-ante / 固定・制約）
Y軸（制約の性質）：規範的（Normative / 倫理・ガイドライン） ⇔ 構造的（Structural / 数理・物理・暗号）

既存潮流の配置と限界

Responsible AI / Ethical AI（右下：事前×規範）
- 概要: 公平性、透明性、プライバシー等の原則を設計段階で考慮するアプローチ。
- 代表的文献: NIST AI RMF [7], IEEE Ethically Aligned Design [8].
- 限界: ガイドラインは「何をすべきか」を示すが、それを強制する物理的機構を持ちません。
Algorithmic Accountability / AI Governance（左下：事後×規範）
- 概要: アルゴリズムの結果に対する説明責任や、問題発生時の監査プロセスを規定する。
- 代表的文献: Wieringa (2020) [9], Busuioc (2021) [10].
- 限界: 説明責任は事後的に果たされるものであり、責任主体自体が事後的に再定義（可塑化）されるリスクを排除できません。
Safety Engineering / Assurance Case（右上：事前×構造・部分的）
- 概要: システムが安全要件を満たすことを、論証構造（GSN等）を用いて事前に保証する。
- 代表的文献: Kelly & Weaver (2004) [11], ISO/IEC/IEEE 15026 [12].
- 限界: 安全性の保証は「システムの状態」に関するものであり、「誰がその判断リスクを引き受けたか」という責任主体の固定とは異なるレイヤーにあります。

責任工学の領域（左上：事前×構造）

既存の議論において、「事前の構造的制約によって、責任主体の変更を物理的・数理的に不可能にする」領域には、分散システムにおけるアカウンタビリティ研究（PeerReviewなど）[13] や証明書透明性（Certificate Transparency）[14] といった個別の技術要素は点在しています。しかし、これらはセキュリティや真正性の文脈で語られることが多く、AIや複雑な社会技術システムにおける「責任主体の固定」という目的の下には統合されていません。

ここには、断片化された技術要素が存在するものの、工学体系としては未統合のギャップ（Missing Link）が存在します。こここそが、責任工学が占めるべき領域です。

分離宣言：既存の Responsible X は「責任ある振る舞いを促す規範」を扱います。本稿の責任工学は、それとは独立に、「責任の成立条件を事後変更不能にする構造」を扱います。両者は補完関係ではなく、扱う対象（Software vs Hardware/Architecture）が異なる別個の工学です。

3. 責任工学のコア定義

責任工学における「責任」とは、道徳的非難の妥当性ではなく、以下の形式的定義に基づきます。

定義：責任の固定（Responsibility Fixation）ある時点 $t$ における判断 $D$ が、事後 $t+n$ において、特定の主体 $A$ に不可逆的に紐付いている状態。および、その紐付けを解除するコストが無限大（または計算量的困難）である状態。

この状態を脅かすのが「責任の蒸発」です。これを防ぐため、責任工学は以下の3要素を実装要件とします。

A. 事前コミットメントの物理化（Hardened Pre-commitment）

経済学における「コミットメント（自らを縛る行為）」[15] を、システムアーキテクチャとして実装します。Certificate Transparency [14] や Sigstore [16] で見られる「ログに存在しないものは無効である」というインターロックの概念を、意思決定プロセスに応用します。

アプローチ: 判断ロジック、閾値、および責任主体IDを暗号学的ハッシュ関数により結合し、タイムスタンプと共に分散台帳等へ固定します。このハッシュ値との整合性が証明されない限り、システムはアクチュエータを作動させない（インターロック機構）設計とします。

B. 証拠の有限閉包（Finite Evidence Closure）

従来の監査ログ（Audit Logs）は「追跡可能性」を提供しますが、責任工学では「選択肢の限定」のために用います。PeerReview [13] 等の研究に見られるように、不正な振る舞いを否認不能にする仕組みが不可欠です。

アプローチ: セキュアなロギング技術 [17] を応用し、「未来のいかなる時点においても、参照可能な証拠セットはこの台帳にあるものが全てである（追加・隠蔽不能）」という閉包性を事前に保証します。これにより、事後的な証拠の選別や再解釈を封じます。

C. 「最悪日」の固定（Fixation of the Worst Day）

システムが引き起こしうる最大リスク（Worst Case）に対し、そのリスクが顕在化した瞬間に「誰がその判断の主体であったか」を、事故発生前に確定させるプロトコルを実装します。これはサプライチェーンセキュリティ（SLSA/SCITT等）[16] の概念を、判断のサプライチェーンへと拡張するものです。

実装例：責任固定インターロック（The Responsibility-Fixation Interlock）

責任工学は、判断を「説明される対象」ではなく「実行を許可される条件」に落とし込みます。その最小形（Minimal Protocol）は次のインターロック構造として定義されます。

事前固定（Pre-commitment）： 事前に、(i) 判断ルール（閾値・目的関数・制約）、(ii) 入力のスキーマ、(iii) 責任主体ID（役割/権限）、(iv) 最悪日（worst-case）の定義、をひとつのコミットメント $C$ として固定します（$C$ はハッシュ/署名/タイムスタンプ等で一意化される“参照子”となります）。
証拠生成（Evidence Generation）： 運用時の各判断 $D$ は、(a) 入力データ $X$、(b) 出力アクション $Y$、(c) 参照コミットメント $C$、(d) 実行時刻 $t$、を束ねた証拠レコード $E$ として記録されます。
実行制御（Execution Control）： システムは $\text{Verify}(E, C)$ が成立しない限り実行しません（アクチュエータ/承認/発注などの物理的・社会的遷移が起きないようにインターロックされます）。

つまり、「ログは後から読むもの」ではなく、「ログに乗らない判断は存在しない」状態へと反転させます。このとき責任の固定とは、事後に物語を組み替えることではなく、「$C$ と $E$ の不整合がある限り、そもそも実行が成立しない」という構造的な事前制約として実現されます。

4. 近傍領域との決定的差異

類似する技術領域との混同を避けるため、以下の分岐点を明記します。

比較対象	責任工学との分岐点（Decision Boundary）
Safety Case (GSN) [11][12]	安全性保証ケースは「システムが安全である根拠」を示しますが、責任工学は「判断主体が変更不可能である構造」を構築します。
Decision Provenance [18]	プロヴィナンス（W3C PROV等）はデータの系譜を追跡可能にしますが、責任工学は判断時点での「不可逆点（Point of No Return）」を設計します。追跡可能性だけでは責任主体の書き換え（Re-attribution）を完全には防げません。
Tamper-evident Logs [17]	改ざん検知ログは事後検証のための「証拠」です。責任工学においてログは、次のプロセスへの遷移を許可するための「拘束条件（Constraint）」として機能します。

5. 結論：工学としての独立性

責任工学は、Responsible AI の「実装」でも「発展形」でもありません。 Responsible AI が「より良いＡＩ（Better AI）」を目指す規範的アプローチであるのに対し、責任工学は「逃げられないＡＩ（Non-evadable AI）」およびその運用構造を設計する構造的アプローチです。

本稿が提唱する「責任の蒸発」に関する数理モデル化は、この責任工学の基礎理論を構成します。責任がいつ、どのような速度で蒸発するかを定量化し、その蒸発を阻止する「留め金（Anchor）」をシステムアーキテクチャに埋め込むこと。これこそが、倫理の霧の中で失われゆく責任を、工学的な制御下に置くための唯一の方法論です。

References

[1] A. Jobin, M. Ienca, and E. Vayena, "The global landscape of AI ethics guidelines," Nature Machine Intelligence, vol. 1, no. 9, pp. 389–399, 2019. [2] L. Floridi et al., "AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations," Minds and Machines, vol. 28, pp. 689–707, 2018. [3] European Parliament and Council, "Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act)," Official Journal of the European Union, L, 2024. [4] ISO/IEC, "Information technology — Artificial intelligence — Management system," ISO/IEC 42001:2023. [5] R. E. Nisbett and T. D. Wilson, "Telling more than we can know: Verbal reports on mental processes," Psychological Review, vol. 84, no. 3, pp. 231–259, 1977. [6] J. Haidt, "The emotional dog and its rational tail: A social intuitionist approach to moral judgment," Psychological Review, vol. 108, no. 4, pp. 814–834, 2001. [7] National Institute of Standards and Technology (NIST), "AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)," NIST AI 100-1, Jan. 2023. [8] IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, "Ethically Aligned Design: A Vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent Systems," First Edition, IEEE, 2019. [9] M. Wieringa, "What to account for when accounting for algorithms: A systematic literature review on algorithmic accountability," in Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAT '20)*, pp. 1–18, 2020. [10] M. Busuioc, "Accountable Artificial Intelligence: Holding Algorithms to Account," Public Administration Review, vol. 81, no. 5, pp. 825-836, 2021. [11] T. Kelly and R. Weaver, "The Goal Structuring Notation – A Safety Argument Notation," in Proceedings of the Dependable Systems and Networks 2004 Workshop on Assurance Cases, 2004. [12] ISO/IEC/IEEE, "Systems and software engineering — Systems and software assurance — Part 1: Concepts and vocabulary," ISO/IEC/IEEE 15026-1:2019. [13] A. Haeberlen, P. Kuznetsov, and P. Druschel, "PeerReview: Practical Accountability for Distributed Systems," in Proceedings of the 21st ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP '07), pp. 175–188, 2007. [14] B. Laurie, A. Langley, and E. Kasper, "Certificate Transparency," RFC 6962, 2013. [15] T. C. Schelling, The Strategy of Conflict. Harvard University Press, 1960. [16] L. K. Pryor et al., "Sigstore: Software Signing for Everybody," in Proceedings of the 2022 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS '22), pp. 1435–1449, 2022. [17] B. Schneier and J. Kelsey, "Secure Audit Logs to Support Computer Forensics," ACM Transactions on Information and System Security, vol. 2, no. 2, pp. 159-176, 1999. [18] W3C PROV Working Group, "PROV-DM: The PROV Data Model," W3C Recommendation, 2013.