理系と人文知の境界線プロジェクト（AIと責任）
The Boundary Line Project between Science and the Humanities (AI and Responsibility)
はじめに
Introduction
GhostDrift数理研究所で研究する「GhostDrift理論」は、人が迷い、揺れ、言葉にできないまま決断してきた領域を、切り捨てずに扱うための理論です。私たちは、曖昧さやためらい、語り直し、意味のずれを、未整理な感情ではなく責任が成立する前段階（探索の時間）として捉えます。GhostDrift理論は、結果（観測）だけを残す設計ではこの探索の時間が失われ、事故後に説明が作れても責任が固定できないことを数学的に示します。本プロジェクトは、この視点こそが理系と文系の視点を接続し、AI時代の「責任不全」に対する実装可能な答えになりうると信じ、その成立を目指して活動しています。
The GhostDrift Theory, developed at the GhostDrift Mathematical Institute, is a framework for addressing decision-making processes that involve hesitation, ambiguity, and elements that cannot be immediately articulated or resolved.
What humans accumulate through living—ambiguity, hesitation, revision, and shifts in meaning—are not unstructured emotions, but essential phases prior to the establishment of responsibility. GhostDrift Theory demonstrates mathematically that when only final outcomes (observations) are preserved, this exploratory phase is lost, making it possible to generate post-hoc explanations while failing to fix responsibility.
This project is founded on the belief that recognizing and formalizing this structure is what allows the perspectives of science and the humanities to intersect, offering an implementable response to responsibility failures in the age of AI.
プロジェクト概要
Project Overview
理系と人文知の境界線プロジェクトは、GhostDrift理論を核として、人間の決断に必ず含まれる探索の時間を研究対象として回復させます。人がどこで迷い、何を棄却し、どのように折り合いをつけたかは、学問だけでなく多様な文化実践の中で記録・共有されてきました（など）。本プロジェクトでは、それらを解説や比喩として消費するのではなく、意思決定の過程を探索ログ（証跡）として記録し直すための構造的資源として再配置します。その成果は、AIや組織の意思決定において、結果だけでは回収できなかった責任を事後説明ではなく監査可能な証跡として固定する設計原理として結実します。
そしてこの接続そのものが、理系と文系の知が交差し、互いを更新しうる“真の知のプロジェクト”になると私たちは信じています。
※本プロジェクトは、機械が行う0/1の「決定」と、人が引き受ける意味の「選択」を切り分け、後者が失われない形で探索ログとして固定します。
This lab evaluates not “speed,” but “integrability.”
We do not ask whether a quantum computation can run once; we ask whether it can be integrated as a social/industrial system—with conditions made explicit.
For each topic, we lock down five elements:
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Requirements: prerequisites for the claim (hardware, error rates, data form, operational constraints)
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Bottlenecks: where it breaks—data loading, measurement/readout, error correction, or integration
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Failure Conditions: defined first (not the success story)
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Evidence: the minimal public basis (measurements, experimental settings, code, reproducible steps)
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Verdict: PASS/FAIL based on present requirements, not future hope
Using this format, we evaluate claims about quantum technologies under a single consistent yardstick.
The goal is not debate—it is to draw the line where “practical” can be responsibly claimed.
Note:This project distinguishes between binary “decisions” made by machines and meaning-bearing “choices” undertaken by humans, and fixes the latter as exploration logs in a form that cannot be lost.
なぜ今、このプロジェクトが必要なのか
Why is this project necessary now?
現代の意思決定システムが直面しているのは、単なる精度の問題ではなく、**「意味と責任の断絶」**という構造的な欠陥です。本プロジェクトが、理系知と人文知の境界線に挑む理由は、以下の双方向的な接続にあります。
1、人文知から数理へ： 「批判」から「実装可能な防壁」へ
これまで人文知（心理学、哲学、民俗学など）が担ってきた「意味」や「倫理」の問いは、計算機科学の側からは「定量化不能なノイズ」として処理されてきました。
本プロジェクトは、これらの知見を 「探索の時間」を定義するための構造的資源 として再配置します。これにより、抽象的な倫理は、AIや組織の設計に組み込み可能な 後付けで作り直すことのできない意思決定の証跡 へと昇華されます。
2、数理から意味へ： 「計算」から「生の指針」へ
一方で、従来の理系知（純粋な計算論理）は、効率化のために「0と1の間の余白」を徹底的に排除してきました。しかし、余白のない計算では、人が迷いながら判断を引き受ける余地そのものが消えてしまいます。本プロジェクトでは、確定できない部分を“幅”として保持したまま計算を完結させ、その過程を記録として残す設計を採ります。
計算がこの揺らぎを抱えたまま完了することで、結果は単なる数値ではなく、人が判断を引き受けるための参照可能な指針へと変わります。
3、双方向の結節点としての「責任」
この双方向の接続が実現したとき、初めて「AIと責任」の問題は設計の問題として扱えるようになります。人文知は、数理という形式を得て、社会を律する具体的な構造となる。
理系知は、余白を内包することで、人間の文脈を破壊しない技術となる。
この交差点において、責任は「事後の言い訳」ではなく、構造として固定された整合性として残ります。私たちは、この知の往還こそが、AI時代における「人間の居場所」を再設計するための現実的な道だと考えています。
Modern decision-making systems face not simply a problem of accuracy, but a structural flaw known as the "disconnection between meaning and responsibility." The reason this project challenges the boundary between scientific and humanities knowledge lies in the following two-way connection:
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From the Humanities to Mathematics: From “Critique” to Implementable Barriers
Questions of meaning and ethics addressed by the humanities—such as psychology, philosophy, and folklore—have long been treated on the side of computer science as “non-quantifiable noise.”
This project repositions these bodies of knowledge as structural resources for defining the time of exploration inherent in decision-making.
As a result, abstract ethics is transformed from a slogan into decision-making evidence that cannot be reconstructed or fabricated after the fact, and can be embedded directly into the design of AI systems and organizations. -
From Mathematics to Meaning: From “Computation” to Living Guidance
Conventional scientific and engineering approaches have optimized for efficiency by aggressively eliminating the space between 0 and 1.
However, computation without such margins leaves no room for humans to take responsibility through hesitation and deliberation.
This project adopts a design in which undecidable elements are retained as ranges, while computation is still brought to completion and its process recorded.
By allowing computation to finish while carrying this inherent uncertainty, outputs cease to be mere numbers and instead become referable guidance that humans can meaningfully act upon. -
Responsibility as the Junction of Two Directions
Only when this bidirectional connection is established does the problem of “AI and responsibility” become solvable as a design problem rather than a matter of debate.
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Humanistic knowledge acquires mathematical form and becomes concrete social structure.
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Scientific knowledge acquires margins and becomes technology that does not destroy human context.
At this intersection, responsibility is no longer a post-hoc justification, but structural consistency fixed within the system itself.
We believe that this circulation of knowledge is the most realistic path toward redesigning a place for humans in the age of AI.
成果物について
About the Outputs
本プロジェクトの成果物は、完成された単一の作品やプロダクトではありません。
人が迷い、試行錯誤し、決めきれなかった時間を、後から作り直せない形で固定するための公開構造そのものです。この構造は、出願済み・出願中の特許として制度化され、同時にアルゴリズム、デモ、論文、アート、評論、音楽といった複数の形式で具体化されます。特許は、その中核となる探索過程の固定方法や責任設計を、実装・運用可能な技術として定義した成果です。GitHub上のコードやデモは数理的な実装として、論文や評論は言語による固定として、アートや音楽は非言語的な痕跡として機能します。形式は異なっても、すべてが同一の「探索ログ」を構成する要素です。本プロジェクトは、迷いの途中にあるもの、未完のもの、評価されにくいものを排除しません。それらを差し出し、構造として残す行為そのものが、このプロジェクトの成果を更新し続けます。
The outputs of this project are not limited to a single finished work or product.
They consist of an open structure designed to fix, in a non-reconstructible way, the time in which humans hesitate, explore, and fail to reach immediate decisions.
This structure is institutionalized through filed and pending patents, and simultaneously materialized in multiple forms, including algorithms, demos, academic papers, artworks, critical essays, and music.
The patents define the core mechanisms for fixing exploration processes and responsibility structures as implementable and operational technologies.
Code and demos published on GitHub function as mathematical and computational implementations; papers and critical writings fix exploration through language; artworks and music preserve non-verbal traces of decision-making processes.
Although their forms differ, all of these elements constitute parts of the same exploration log.
This project does not exclude what is unfinished, ambiguous, or difficult to evaluate.
Contributing such traces and preserving them as structure is itself the act that continuously updates the project’s outcomes.
プロジェクト実施例
Project examples
GhostDrift理論における知の実装の4段階サイクル
The Four-Step Knowledge Implementation Cycle in GhostDrift Theory
AIが社会の基盤となる時代、問われているのは計算の正しさだけではありません。
どの意味が、どの判断が、どのような責任として引き受けられているのか――その「意味の確かさ」そのものが問題になります。GhostDrift理論は、文系的な洞察（Humanities）と理系的な実装（Science）を分断せず、知が循環する一つの構造として扱います。
直感や違和感といった言葉になりきらない要素を捉え、それを数理として記述し、工学として社会に実装する。この4つの段階を回し続けることで、AIと人間が共存するための「責任の形」を、思想ではなく実装として提示します。
In an era where AI becomes part of society’s infrastructure, what is at stake is not only the correctness of computation. The reliability of meaning itself—how decisions are made, interpreted, and borne as responsibility—becomes the central issue.
GhostDrift Theory does not separate humanities-based insight from scientific implementation. It treats them as a single circulating structure of knowledge.
We capture intuition and discomfort that resist immediate articulation, describe them in mathematical terms, and implement them as engineering within society.
By continuously rotating these four phases, the theory presents a form of responsibility not as ideology, but as something that can be implemented.
文系博士級人材 知財化プログラム
Intellectual Property Program for Humanities Doctoral-level Talent
文系博士級人材 知財化プログラムは、この「探索の時間」を、解説や比喩として消費せず、権利として固定できる最小単位（特許の請求項）へと変換するための公開プロセスです。人が迷い、棄却し、折り合いをつけた境界線を、AI時代の責任境界（監査仕様）として落とし込み、後付けで書き換えられない形で残します。本プログラムは伴走型支援ではなく、境界線・失敗条件・証跡・判定をテンプレと手順として提示し、博士・ポスドク・実務家研究者が同じ型で知を権利化できるようにします。その結果、人文知は「批判」ではなく実装可能な防壁として、数理は「計算」ではなく人が判断を引き受けるための指針として、責任を構造として固定する地点で合流します。
The Humanities IP Program for Doctoral-Level Researchers translates the exploratory phase—where humans hesitate, discard options, and negotiate meaning—into the smallest unit that can be legally fixed: patent claims. Rather than treating this phase as commentary or interpretation, the program formalizes these boundaries as responsibility boundaries (auditable specifications) that cannot be rewritten after the fact. This is not a mentorship or accompaniment program; it provides reproducible templates and procedures—for boundaries, failure conditions, evidence, and claims—so that doctoral researchers, postdocs, and practitioner-researchers can convert their expertise into rights using the same structural form. Through this process, the humanities become an implementable safeguard rather than critique, and mathematics becomes a reference for human responsibility rather than mere calculation—converging at a point where responsibility is fixed as structure, not explanation.
お問い合わせ
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