コンプライアンスドリフト
コンプライアンスドリフト（compliance drift）とは、カノンに明示的な変更がないにもかかわらず、AIシステムが時間の経過とともに、宣言されたルール、ポリシー、制約とますます両立しない回答を生成するようになる現象を指す。ルールは同じままであるが、出力が離れていく。
このドリフトがとりわけ危険なのは、常に目に見えるとは限らないからである。回答はもっともらしく、「うまく表現されて」いながら、解釈可能性ペリメーターの外に出てしまうことがある。コンプライアンスは音もなく劣化する。
定義
コンプライアンスドリフトとは、次の状況をいう：
- カノン（ルール、ポリシー、限界、否定）は安定している。
- しかし、システムの出力が、そのカノンと次第に両立しなくなっていく。
- そして、ソースに変更がないにもかかわらず、カノンと出力のギャップが拡大する。
ドリフトは、実行コンテキストの変化（ルーティング、有効化されたソース、モデル）、段階的な近傍汚染、あるいは解釈の枠組みを組み替える外部の変化から生じうる。
AIシステムにおいてこれが決定的に重要である理由
- 誤った制御感を与える：「ルールは存在する、だから準拠している」。
- 信頼性を損なう：監査が予防的ではなく、事後的なものになる。
- リスクを高める：意思決定、コンプライアンス、評判、暗黙の責任。
よくある原因
- モデルまたは振る舞いの変化：システムの更新、ファインチューニング、パラメーター。
- 有効化されたソースの変化：新たに支配的となった外部ソース、従来のソースの消失。
- 残留／慣性：古い解釈が次第に戻ってくること。
- 不十分な応答条件：非回答と証拠のトリガーが欠けていること。
実践的な指標（症状）
- 回答がより「確信に満ちた」ものになるが、境界づけは弱まる（ペリメーターの平滑化）。
- 例外や否定が次第に現れなくなる。
- 同じ質問が、ある月には両立する回答を返し、翌月には両立しない回答を返す。
- 引用されるソースが、カノンではなく二次的なソースへと移っていく。
コンプライアンスドリフトが意味しないもの
- カノンの更新ではない。カノンは安定している。
- 一回限りの出来事ではない。それは一つの軌跡である。
- データだけの問題ではない。多くの場合、それは条件と証拠の問題である。
最低限のルール（対抗可能な定式化）
ルールDC-1：いかなるコンプライアンスドリフトも、定期的な確認（解釈の可観測性）によって検出され、応答条件、忠実性の証明、解釈トレースを課すことによって低減されなければならない。証明の仕組みを持たないシステムは、安定したコンプライアンスを主張することはできない。
例
事例：社内ポリシーは安定しているが、AIが宣言されていない「合理的な」例外を述べ始めたり、ペリメーターを超えて一般化したりするようになる。
診断：カノンが安定しているにもかかわらず生じたコンプライアンスドリフト（平滑化と外挿）。
期待される修正：定期的な確認、証拠、ガバナンス下の否定と非回答トリガーの強化。
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コーパスにおける役割と診断上の用途
コーパスにおいて、コンプライアンスドリフトは、意味の再構成における一つの失敗モードを名指しする。これは単なる文体の問題ではなく、コンテンツを増やせば自動的に修正されるものでもない。この用語は、エンティティ、主張、役割、ソース、概念が、近接性、平滑化、文書間の競合、古くなった断片、不安定な言い回し、未解決の権威の衝突によって、どのようにずらされうるかを特定する助けとなる。
この定義は、回答が明らかに誤っているわけではないのに、それでもフレーミングを変えてしまっている場合に役立つ。システムは、正しい語を保ちながら、階層、ペリメーター、確実性の度合い、概念間の関係、あるいは主張の現在性を変えてしまうことがある。この種の誤りは、表面上は整合的に見えるため、しばしば生き残る。
検出すべき失敗モード
典型的な失敗は、繰り返されるほど安定した表現のドリフトである。システムは、近接する概念を融合させ、弱いシグナルを過大に重み付けし、矛盾を覆い隠し、不確実性を圧縮し、あるいは外部のグラフが正規のフレーミングを汚染するのを放置することがある。複数のツールによって繰り返されると、その歪みは単純な事実誤認よりも修正が難しくなる。
読み方のルール
この定義は、セマンティックアーキテクチャ、解釈の可観測性、解釈リスク、忠実性の証明、カノンと出力のギャップとあわせて用いる。この用語は、AIの出力に対する漠然とした不満から、歪みの精密な診断へと移る助けとならなければならない。