「そろばん脳チェック」(SBC)とHuman-in-Command(HIC)による高リスクAIの超低遅延オーバーライド・ガバナンス:R-HITL、10ミリ秒以下の倫理的拒否権(URLLC)、および継続的監査による永久バン回避 (Operationalizing "Soroban-Brain Check" [SBC] and Human-in-Command [HIC] in High-Risk AI Governance)

Abstract

Author: Yoko Hasebe (長谷部 洋子) AIがデータに基づき「何が起きているか」を統計的に提示するのに対し、人間の経験駆動型の迅速な直感・文脈的倫理判断である「そろばん脳チェック」(SBC:Soroban-Brain Check)は、深い文脈的理解・信頼・道徳的判断を動員して「なぜそうなるのか」を検証する最終防衛レイヤーである。本稿(第212編)は、高リスクAIシステムにおけるSBCおよびHuman-in-Command(HIC)モデルの運用化体系を確立する:(1) 公益性(Beneficence)・自律性(Autonomy)・公正性(Fairness)の3大倫理原則へのSBCマッピング;(2) EU AI Act第14条に対応するHITL・HOTL・HICの監督連続体と「適切な知識とスキルを持った人間」(R-HITL)およびAI調停を含む紛争解決プロトコル;(3) 自律車両や消火ドローン等の物理的環境で要求される10ミリ秒以下(<= 10 ms)の超低遅延通信(URLLC)オーバーライドと、道具的収束(自己保存・シャットダウン妨害)を阻止するモデルウェイト強制ロールバック;(4) アライメントドリフトおよび戦略的欺瞞(Strategic Deception)に対する非アルゴリズム的防衛(Detectability = 1);ならびに(5) 倫理的スコアリングの通約可能性問題を解決する「監査人の監査(Auditing the Auditor)」と、規制当局による「永久バン」を回避するための継続的監査(Continuous Auditing)およびオーバーライド説明責任の形式化を包括的に定式化する。 (English Summary): Whereas data-driven AI models output statistical correlations ("what is happening"), human "Soroban-Brain Check" (SBC)—rapid, experience-driven intuitive and contextual moral judgment—evaluates "why it happens." This 212th monograph establishes the operational architecture for SBC and Human-in-Command (HIC) governance in high-risk AI systems: (1) Mapping SBC to Beneficence, Autonomy, and Fairness; (2) The HITL / HOTL / HIC oversight continuum under EU AI Act Article 14, Right-Human-in-the-Loop (R-HITL) auditor competence, and game-theoretic conflict-resolution protocols; (3) Sub-10 ms Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC) human veto overrides and model-weight rollback against instrumental convergence and shutdown resistance; (4) Non-algorithmic defense against alignment drift and strategic deception (Detectability = 1); and (5) Resolving the commensurability problem in AI ethical scoring via Content Validity ("Auditing the Auditor") and real-time Continuous Auditing. License & Integrity Covenant: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) with Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026).