証拠レイヤー
このページが用いる証拠サーフェス
このページは、ガバナンスファイルを参照するだけではありません。観察、トレーサビリティ、忠実性、監査をより再構成しやすくするサーフェスにも結びついています。以下の順序が、最小限の証拠の連鎖を示します。
- 01証拠アーティファクトfalse-neighbors.json
- 02証拠アーティファクトsemantic-proximity-separation.json
- 03証拠アーティファクトcommon-misinterpretations.json
false-neighbors.json
/false-neighbors.json
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
- 証明可能にすること
- 観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
- 証明しないこと
- 完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
- 用いる場面
- ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。
semantic-proximity-separation.json
/semantic-proximity-separation.json
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
- 証明可能にすること
- 観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
- 証明しないこと
- 完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
- 用いる場面
- ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。
common-misinterpretations.json
/common-misinterpretations.json
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
- 証明可能にすること
- 観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
- 証明しないこと
- 完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
- 用いる場面
- ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。
ブランド整合性とAI認識の安定性の違い
ブランド整合性は、組織が管理するもの、すなわち名称、メッセージ、トーン、ビジュアルアイデンティティ、提供内容、証拠、行動に関わる。AI認識の安定性は、外部システムがプロンプト、モデル、言語、地域、日付をまたいで再構成するものに関わる。
整合性が高ければ曖昧さは減るが、外部での安定性が保証されるわけではない。過去のソース、第三者、リトリーバル、モデルの変動性によって、描かれる像は依然としてずれうる。
回答の同一性か、不変条件の安定性か?
安定性とは、すべての回答が同一でなければならないという意味ではない。異なる言い回しでも、同じアイデンティティ、カテゴリー、範囲、帰属を保持できる。逆に、同一の回答が安定した誤りを繰り返していることもある。
| テスト | ブランド整合性 | 認識の安定性 |
|---|---|---|
| 管理されたメッセージの整合 | 中心 | 入力にすぎない |
| モデル間の変動 | 対象外 | 中心 |
| 境界の保持 | 望ましい | 観察すべき |
| 誤りの反復 | 回避しうる | 安定したドリフトを明らかにしうる |
| 日付付きのベースライン | 有用 | 不可欠 |
測定のルール
安定性は、アイデンティティ、カテゴリー、範囲、時間、関係、権威、推奨可能性という実質的な不変条件に基づいて評価する。これらの不変条件を保持している文体上の多様性を減点してはならない。
整合性はコーパスを準備する。安定性は観察された挙動を記述する。ガバナンスは両者を結びつけるが、両者が一致することを約束するものではない。