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責任あるAIオペレーションのためのOSを構築するチームによる、技術的研究とエンジニアリングの知見。
121 件の記事 · MARIA OS 発行
非定常性を早期検知し、過剰適応を抑えて意思決定品質の回復を速める運用アーキテクチャ
分布シフト時の統治劣化に対し、チェンジポイント検知・有界更新・fail-closedエスカレーションを結合する。検知遅延、誤警報率、回復半減期を同時最適化し、ノイズ過敏と対応遅れの両方を避ける設計を提示する。
平均多様性では見えない被覆穴をトポロジー指標で可視化し、潜在的な判断欠落を早期に捉える
チーム視点を多様体上に埋め込み、単体複体の穴構造をPersistent Homologyで追跡することで、表面上の高合意に隠れた盲点を検出する。従来のペアワイズ多様性指標と比較して、失敗前の警報リードタイム改善を狙う。
介入価値を事前推定し、危険な見逃しと不要な人手引き継ぎを同時に減らす
固定閾値による一律エスカレーションでは、重要案件の見逃しとレビュー過負荷が併発しやすい。本稿は反実仮想効果推定に基づいて、想定リスク低減がレビューコストを上回る場合のみ介入するルーティングを設計する。
証拠十分性・矛盾圧・出典信頼度に応じて信頼度を制約し、高確信誤答を抑制する
信頼度を内部スコアとして独立に扱うと、証拠が弱いまま高確信出力が生じる。本稿は信頼度を証拠品質と単調結合させる法則を提示し、キャリブレーション誤差とエスカレーション精度を同時に改善する運用原理を示す。
合意偏重を避け、証拠ベースの反論経路と検証多様性を制度として実装する
高合意は高速だが、相関した盲点を温存しやすい。本稿は異論クオータ、独立証拠要件、解決ゲートを導入し、異論をノイズではなく検証可能な仮説生成として扱うことで、品質と速度の両立を図る。
何を保持・要約・破棄するかを情報理論で決め、品質維持とコスト抑制を両立する
企業AIの記憶は増えるほど有利とは限らず、遅延・プライバシーリスク・矛盾ノイズを増やす。本稿はレート歪み最適化で保持情報量を制御し、再利用価値と感度を踏まえた層別保存ポリシーを設計する。
プロンプト注入・フィードバック汚染・方策乗っ取りに対する多層防御フレームワーク
自己改善ループの学習チャネルは同時に攻撃面でもある。本稿は出典検証、異常スコアリング、ロバスト更新、隔離運用を組み合わせ、適応性能を維持しながら攻撃時の劣化を有界化する設計を示す。
相関中心ダッシュボードから、介入単位の因果帰属へ移行するためのMeta-Insight運用設計
OLR改善を総量だけで評価すると、効かない施策を拡大しやすい。本稿は介入ごとの因果効果と相互作用を推定し、予算配分と改善優先順位を再設計する枠組みを提示する。
品質向上・リスク圧縮・回収期間を一体で評価するエグゼクティブ向け定量モデル
リフレクション運用をコストではなく投資として評価するため、1サイクル当たりの純価値を定義し、NPVと回収期間へ接続する。品質改善と事故回避効果を財務指標へ翻訳する実務モデルを示す。
時間依存因果と責任保存則を組み込み、監査説明を再現可能にする深層研究設計
通常の監査グラフが答えるのは『何が起きたか』までに留まりやすい。本稿は因果エッジ、介入メタデータ、時間重みを拡張し、パス単位の責任配分と反実仮想リプレイを可能にする。
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