AIの同意を審査の証拠から外す
LLMは利用者の立場や押し返しに合わせて答えを変えることがあり、満足度ではそれを見抜けません。投資・事業案件の審査では、AIの同意を独立した検証に数えず、反論は人が根拠から検証し直す規則と、導入時とモデル変更時に根拠に応じて正しく更新するかを測るプローブを組み合わせます。
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モデル運用
モデルとデータの変化を検知し、更新と対応を継続する。
GROUNDING MAP
この領域で扱う問いと根拠
11本の研究ノートを、共通する意思決定領域からたどれます。各記事は結論、出典、観測結果、限界を明示しています。
関連する研究ノート
11 ARTICLES
監査ログの量ではエージェント操作を再現できない
AIエージェントの操作証拠は、全文保存ではなく、承認・実行・状態変更を結ぶ一連の記録から設計します。争点となる内容だけを保護して必要時に保存し、操作をあとからたどれることと、集めすぎないことを別々に試験します。
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AIを何人集めても、独立した知恵にはならない
複数LLMの討議を票数で信頼せず、初期回答の多様性、同調、問題逸脱、正答保持、単純投票との差から上乗せ価値を判定します。
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LLMの知識を直すと、別の能力まで壊れるのか
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AIが忘れたと、どう証明するのか
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答えない能力を、LLMの品質に含める
正答率だけで推測を促さず、意味的不確実性、答えられない問い、誤答と棄権の損失から、回答・確認・停止の境界を設計します。
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長文AIは公称上限で承認しない――位置・根拠・費用で実効長を決める
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AIの思考過程は、監査証跡ではなく調査仮説である
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コードを変えなくても、本番モデルは古くなる
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AIエージェントの失敗は、長い工程の状態として残る
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モデル更新では、変更前に再証明する範囲を決める
モデル・データ・検索基盤・ガードレールの更新を変更範囲、比較証拠、承認、監視、ロールバックまでつないで管理する方法を整理します。
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