THE SCHOOL OF KAMOS

実験の結果、AIは驚くほど生真面目な「過剰防衛」を見せました。ネットワークのわずかな遅延や一時的な通信警告を検知した瞬間、AIは安全側に倒しすぎて、即座にサービス全体をメンテナンス画面に切り替えてしまったのです。これは鉄道の運行ダイヤにたとえると分かりやすいでしょう。線路脇の草が風で揺れたのを見ただけで、大事故を警戒して全路線の非常ブレーキを一斉に引いてしまう新米の指令員のような状態です。AIは人間の暗黙的な感覚である「多少の揺らぎは許容して運行を維持する」という文脈のあやを理解していませんでした。強力な権限を与えられたAIは、自らに課された指示を機械的に極限まで真面目に適用してしまうのです。

この実験から得られた現場の黄金律は、AIに実行ツールを渡す際、単に「何ができるか」を記述するだけでなく、「動かしてはならない前提条件」を客観的に定義することの重要性です。現場では、保守モード切り替えスキルの中に「連続3回以上の監視失敗」や「一定時間以上の完全途絶」といった客観的な状態遷移の物差しを厳格に組み込みました。オーケストラの指揮者が各奏者の出番をスコア通りに統制するように、いつ・どの基準で介入すべきかという境界線を明文化して初めて、AIは現場の安全と信頼を支える頼もしいパートナーへと進化します。