GhostDrift Mathematical Institute has published an international press release announcing a significant technical milestone: the release of a Lean 4 formal proof artifact for ADIC — Advanced Data Integrity by Ledger of Computation. The press release introduces ADIC as a foundational AI assurance technology designed to turn static governance claims into replayable, third-party-verifiable evidence. The Shift Toward Verification As AI systems move into high-responsibility domain

AI governance is entering a new phase. As AI systems move into regulated and high-responsibility environments, the burden is shifting from explaining AI decisions to proving how those decisions can be verified after the fact. AI assurance is becoming an infrastructure problem — not just a documentation problem. For years, organizations have tried to make AI trustworthy through policies, reports, audit documents, risk assessments, and explanations. These are necessary, but the

AIガバナンスにとって、非常に重要な研究が出ました。 Natureに掲載された “Language models transmit behavioural traits through hidden signals in data” という論文です。 この研究が示しているのは、AIモデルの性質が、明示的な有害データだけでなく、一見無関係に見えるデータを通じて別のモデルに伝わり得る、ということです。 たとえば、数列、コード、推論過程のようなデータです。 表面上は危険に見えない。 特定の思想や選好が書かれているわけでもない。 人間が読んでも、問題のある内容には見えない。 それでも、教師モデルが持っていた性質が、学生モデルに伝わる場合がある。 この点が重要です。 つまり、AIの安全性やガバナンスは、もはや「出力に危険な言葉が含まれていないか」を見るだけでは足りません。 コンテンツフィルタは必要です。 しかし、それだけでは、モデルがどこから来た性質を持っているのか、どのデータを通じて影響を受けたのか、どの過程でその判断に至ったのかまでは追えません。...