dynamic-equilibrium

人間-AI意思決定システムにおける責任分解点の形式モデル

責任は哲学的な議論ではなく、計算可能なしきい値である - その実装方法

既存のAIガバナンス枠組みは、人間の監督が必要となる条件を主に定性的に示している。本稿はこれを定量的なしきい値問題として形式化し、意思決定ノードごとの責任需要関数 R(d) を5つの正規化変数（影響、不確実性、外部性、説明責任圧力、新規性）で定義する。さらに責任分解しきい値 τ を導入し、人間責任を必須化すべき条件を計算可能にする。加えて、学習と環境変化による時間的シフトを動的平衡モデルで扱う。フレームワークは MARIA OS のゲート構造に実装可能であり、意思決定グラフ実験で再現性を検証できる。