人間はどこに残るのか──Human-in-the-loop の再定義

ここまで述べてきたことを、一度整理しよう。

AIは世界を理解していない
AIが扱っているのは、なめらかな計算だけである
現実の判断には、断絶と非連続が存在する
それを扱うために、ロジック・オントロジー・DSLを外在化した
マルチエージェントは、合意しないことを前提に設計される

では最後に、
人間はどこに残るのか。

従来の Human-in-the-loop は何が間違っていたのか

これまでの Human-in-the-loop は、
多くの場合こう考えられてきた。

AIが判断する
人間が最後に確認する
問題があれば止める

一見すると安全そうだが、
実際にはこの構造はうまく機能しない。

なぜなら、人間はこう感じるからだ。

「もうここまでAIが決めているなら、
今さら自分が責任を持てない」

結果として、

形だけの確認
理解できない判断への追認
事故が起きたときの責任の押し付け合い

が起きる。

これは 人間を“ブレーキ”としてしか扱っていない設計だ。

Human-in-the-loop を「役割」として再定義する

ここで、発想を逆転させる必要がある。

人間は、

例外処理装置ではない
最終確認ボタンでもない
AIの保険でもない

人間が担うべき役割は、もっと明確だ。

人間は「断絶を定義する存在」である。

人間にしかできない三つのこと

この設計思想において、人間の役割ははっきりしている。

1. 境界を決める

どこまでを計算に任せ、
どこからをロジックで切るのか。

何が許され
何が禁止され
どこで意味が反転するのか

これを決めるのは人間しかいない。

これは価値判断であり、
計算では代替できない。

2. 責任を引き受ける

AIは理由を説明しない。
計算は、ただ結果を出すだけだ。

「なぜこのルールなのか」
「なぜこの制約が最優先なのか」

その理由を引き受ける主体が必要になる。

責任を引き受ける存在が、人間である。

だから判断は、
人間の言葉（契約・DSL・ポリシー）として外に書かれる。

3. 更新を決断する

世界は変わる。
ルールも、境界も、永遠ではない。

だが、

いつ変えるのか
なぜ今なのか
何を捨て、何を残すのか

これを決めるのは、やはり人間だ。

AIは変化を検知できる。
しかし 変える覚悟 は持てない。

Human-in-the-loop から Human-as-Author へ

ここで、Human-in-the-loop という言葉自体を置き換えたい。

人間は「ループの中」にいるのではない。

人間は、判断構造の作者である。

オントロジーを書く
DSLを書く
優先順位を書く
停止条件を書く

AIはそれを忠実に実行する。

つまり関係はこうなる。

人間：意味と断絶を書く
AI：なめらかな計算を回す
マルチエージェント：判断の衝突を可視化する

このとき初めて、

AIは人間の判断を代替しないまま、拡張する

存在になる。

最終的な結論

AIは考えていない。
理解もしていない。

だが、それは欠点ではない。

問題は、

人間が考える場所まで
AIに計算させてしまうこと

にある。

断絶を人間が引き受け、
連続性をAIに任せる。

その境界を明示したとき、
AIは初めて安全で、強力で、責任の持てる道具になる。

世界をなめらかなグレーに塗りつぶさないために。

人間は、最後に残る判断者ではない。
最初に境界を書く存在である。

これが、
AI時代における Human-in-the-loop の再定義だ。

人間はどこに残るのか──Human-in-the-loop の再定義

従来の Human-in-the-loop は何が間違っていたのか

Human-in-the-loop を「役割」として再定義する

人間にしかできない三つのこと

1. 境界を決める

2. 責任を引き受ける

3. 更新を決断する

Human-in-the-loop から Human-as-Author へ

最終的な結論

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