Deus Ex Machina

多くのAI基盤は、「モデルをどれだけ賢くするか」に焦点を当てて設計されている。 精度を上げる。推論を高速化する。自動化率を高める。 しかし、現実の意思決定環境で本当に重要なのは、別の問いである。 判断はどこにあるのか。 モデルの中か...

信用スコアは便利だ。数字があると、人は安心する。 だが信用スコアには致命的な誤解がある。 信用は“推定値”ではない。信用は 「許可範囲」 である。 だから、信用スコアをモデル出力として扱うのではなく、契約として扱わなければならない。 ...

例外が多いシステムは、「未完成」「不安定」「設計が甘い」と思われがちだ。 だから多くのAI・業務システムでは、例外を減らそうとする。 ルールを増やす 条件を網羅する ケースを潰す だ...

AIは公平だと思われがちだ。数値で評価し、感情に左右されず、一貫した判断を下す。 だがその前提には、ひとつ決定的な見落としがある。 評価関数は、誰かの価値観で書かれている。 しかも多くの場合、それは明示されていない。 ...

AIは、非常に多くのことを知っている。百科事典より広く、専門家より速い。 それでも私たちは、ある瞬間にこう感じる。 「このAI、常識がないな」 これは能力不足ではない。構造の問題だ。 「常識がない」と感じる瞬間に何が...

「説明可能AI（XAI）」という言葉がある。ブラックボックスではなく、判断の根拠を説明できるAI。 それは、一見すると理想的に聞こえる。 だが現場では、説明されたはずなのに、納得できないという状況が繰り返し起きている。 これは実装の問...

確率が出ると、人は安心する。 成功確率 82% リスク 18% 信頼度 0.91 数字が並ぶと、世界が少しだけ理解できた気になる。 だがここに、AI時代特有の大きな誤解がある。 確...

AIは最適化が得意だ。むしろ、それしかできない。 だからこそ、最適化が暴走したとき、世界そのものが歪む。 これはバグの話ではない。アルゴリズムの失敗でもない。 設計の問題だ。 最適化は「善意」で始まる 最適化は、い...

AIは、驚くほど正確に答える。ときには人間より速く、網羅的で、冷静だ。 それでもAIには、どうしても持てないものがある。 それが「責任」だ。 これは倫理の話ではない。設計と構造の問題である。 責任は「判断の後」に生ま...