AIは、止まらない。
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最適化は続く
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確率は更新される
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スコアは改善される
これは欠陥ではない。
計算とは、そういうものだからだ。
だからこそ問わなければならない。
判断を「止める」条件は、
どこに書くべきなのか？
判断が壊れる瞬間は、いつも「止められなかった」とき
これまで述べたものを振り返ると、
同じ構図が何度も現れている。
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最適化が暴走する
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評価関数が価値を隠す
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確率が判断を代替する
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例外が潰される
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常識の境界が越えられる
これらはすべて、
止めるべき地点を通過してしまった結果だ。
問題は「判断したこと」ではない。
判断し続けてしまったことにある。
停止条件は、計算の中からは出てこない
まず、はっきりさせよう。
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確率が高いから止める
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スコアが十分だから止める
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改善が鈍ったから止める
これらはすべて、
計算の論理である。
だが実際に私たちが止めたいのは、
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これ以上やると危険だ
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ここから先は引き返せない
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これ以上は説明できない
といった、
論理の外側の理由だ。
判断を止めるとは「引き受ける」ことである
判断を止める行為は、
中断でも失敗でもない。
それは、
「ここまでを自分が引き受ける」
と線を引くこと
だ。
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これ以上はAIに任せない
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これ以上は自動化しない
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これ以上は数値で扱わない
この線引きは、
誰かが責任を持たなければ引けない。
停止条件をAIに書かせると、何が起きるか
よくある誤解がある。
「AIに“やめどき”も学習させればよい」
だが、これは原理的に不可能だ。
なぜなら、
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AIは止める理由を持たない
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止めることで失うものがない
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続けることに罰がない
からだ。
AIに停止条件を書かせるとは、
責任のない主体に、
決断の終点を委ねること
に等しい。
停止条件は「外在化」しなければならない
ここでここまて述べたものを貫く言葉が、
もう一度現れる。
外在化。
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判断基準の外在化
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価値観の外在化
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例外の外在化
そして最後に、
停止条件の外在化
である。
停止条件は「コード」ではなく「境界」に書く
停止条件を書く場所は、
モデルの中ではない。
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重みでも
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ルールでも
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閾値でもない
それは、
人とシステムの境界
に書かれるべきものだ。
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この状態になったら人に戻す
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このスコア帯では自動決定しない
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この種類の例外は必ずレビューする
停止条件とは、
制御フローではなく、責任フローの問題である。
「人間に戻す設計」とは何か
人間に戻すとは、
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UIに戻すことでも
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承認ボタンを押させることでもない
それは、
判断の主体を、
明示的に人に戻すこと
だ。
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ここから先はあなたが決める
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この結果は仮説にすぎない
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続けるなら理由を言語化せよ
この構造がなければ、
人は「承認者」に堕ちる。
停止条件が書かれていないシステムは危険である
停止条件がないシステムは、
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常に正しそうに見える
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常に改善しているように見える
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常に合理的に振る舞う
だからこそ、
誰も止められない
最も危険な状態になる。
良い設計ほど「止まる場所」が多い
健全なシステムは、
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すぐ止まる
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何度も人に返す
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途中で考え直せる
一見、非効率に見える。
だがそれは、
世界の複雑さに、
正直であるということ
だ。
判断を止める条件は、誰が書くのか
最後に、この問いに答えよう。
停止条件を書くのは、誰か？
それは、
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モデル開発者でも
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データサイエンティストでも
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AIそのものでもない
判断の結果を引き受ける人間
だけだ。
まとめ（シリーズの結論）
ここまでで言ってきたことは、
実はひとつしかない。
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AIは判断を計算できる
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だが判断を引き受けられない
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だから設計が必要になる
その設計の核心が、
「どこで止め、人に戻すか」を
あらかじめ書いておくこと
だ。
AI時代の知性とは、
より賢いモデルを作ることではない。
止める勇気を、
設計として埋め込むことである。
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