AIシステムが医療や金融の重要な判断を下し始めるとき、私たちは根本的な壁に直面します：不透明性。

医師はAIによる診断に頼ります。トレーダーはボットを展開します。しかし、その後どうなるのでしょうか？誰もその推論を追跡できません。基礎となるデータはロックされたままです。アルゴリズムはブラックボックスのままです。

一体どうやってそれを信頼できるのでしょうか？

これは単なる哲学的な頭痛だけではなく、実際の危機です。高リスクの環境でモデルが意思決定を行うとき、私たちはその「なぜ」を理解する必要があります。それにもかかわらず、多くのAIシステムは閉ざされた扉の向こうで動作し、その論理は時には開発者さえアクセスできません。

自動化と説明責任の間のギャップはますます広がっています。金融市場は透明性を求めています。医療もそれを求めています。ユーザーもそれを求めています。

では、真の問いは次の通りです：意思決定プロセス自体が検証可能なシステムを構築できるのか？データの完全性とモデルの論理が企業秘密ではなく、誰もが監査できる透明なチェックポイントとなるのか？