私は、本番環境で稼働するAIシステムに共通して見られる、再発する失敗パターンを調べてきました。モデルの失敗でもなく、データ品質やインフラの問題でもありません。
別の何かです。システムが設計どおりにまったく同じように動き続け、モデルが実行され、出力は妥当に見え、パイプラインは実行され、ガバナンスが承認を出す。
しかし、根底にある前提が変わってしまっています。その結果、意思決定は技術的には正しいのに、文脈としては間違っている、ということになります。ほとんどの組織は、対応として統制を強めるか、オーバーライドを減らすか、モニタリングを増やします。
それは結局、同じ振る舞いを強化するだけです。私はこれを、私の言う「形式化のトラップ」として整理しようとしています。意味が構造に固定され、その構造が現実を反映しなくなった後も、意味が固定されたまま強制され続けるのです。
本番システムで、これに似たパターンをほかの方は見たことがありますか？
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