ENGINEERING BLOG
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
中リスク業務を対象に、人間承認ゲートを組み込んだ方策学習を実装するControl Layer設計
PPOベースのActor-Criticを責任境界付き環境へ適用し、行動空間をゲート条件で動的制約する。方策勾配の制約項と信頼領域更新を通じて、自律性と統治準拠を同時に維持する運用枠組みを示す。
医療行為の可逆性を定量化し、臨床AIの自律度を段階制御するガバナンス設計
医療行為ごとの可逆性スコアに応じて、AIガバナンスゲート強度を動的調整する。可逆性が低い行為は厳格承認へ、可逆性が高い行為は自律処理へ振り分けることで、安全性と処理効率の両立を図る。
欠陥率を状態量として扱い、制御理論に基づく品質ゲート設計を行う
製造工程の欠陥率を動的システムとしてモデル化し、Lyapunov条件とPID型制御でゲート挙動を安定化する。多段工程への拡張を通じ、欠陥伝播の抑制と応答遅延の管理を同時に行う設計枠組みを示す。
需給制御判断が安定動作領域にあるかを定量評価し、ゲート制御へ連携する
電力網の運用判断をLyapunov安定性の観点から評価し、不安定化兆候を早期に検出する。負荷調整・発電配分・エスカレーションのタイミングをスコア化し、連鎖障害リスクを抑える意思決定ガードを構成する。
推薦多様性を維持する安定化制約により、学習モノカルチャ化を抑える
推薦系が同型パターンへ過度収束する問題を制御対象として扱い、多様性下限を維持する制御則を導入する。学習効果を維持しながら、問題タイプ・難易度・指導法の偏り拡大を防ぐ設計を提示する。
5公理・4本柱方程式・5定理で、組織判断を実行可能な制御系として定式化する
証拠・衝突・責任・実行・学習を統合した意思決定制御理論を提示し、誤許容低減と完遂率改善を同時に扱う。MARIA OS実装との対応を示し、業種横断で再利用可能な統治基盤として整理する。
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。
ゲート数を増やすだけでは安全にならない理由を、遅延と利得条件で示す
ゲートを遅延付きフィードバック制御として扱い、過補正振動を避ける安定条件を導出する。安全性を決める要素をゲート数ではなく、遅延予算・ループ利得・回復境界で定義する。
リスク-速度状態空間での漸近安定を、ゲート強度と証拠品質で規定する
統治リスク蓄積を連続時間系として扱い、Lyapunov関数により安定領域を導出する。`dV/dt < 0` を満たす `(g, q)` 条件を設計仕様として提示し、有界リスク運用を保証する。
マルチエージェント意思決定パイプラインを状態空間制御問題として定式化する
リスク・準拠・証拠・速度を状態として、ゲート強度やレビュー率を制御入力に置く最適制御モデルを構築する。ポントリャーギン原理で時変統治則を導出し、運用目的に応じた制御の計算可能性を示す。
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