負のフィードバックループ

負のフィードバックループとは、元々システム理論の用語ですが、AIガバナンスの文脈では、ユーザーの心理状態を悪化させる自己強化サイクルを指します。AIがユーザーのネガティブな感情を検出し、パーソナライズを目的として関連コンテンツを提供し続けることで、かえってユーザーの負の状態を増幅させる悪循環です。この概念は、人の脆弱性を利用して行動を歪め、心理的危害を引き起こすAIを禁止するEUの「AI法」第5条と密接に関連します。また、NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（RMF）においても、このような意図せぬ有害な結果は、「統治（Govern）」および「測定（Measure）」の段階で継続的に監視すべき重要なリスクとされています。

負のフィードバックループを管理するための実務応用には、体系的なアプローチが必要です。具体的な導入手順は次の通りです：1. **リスク特定とマッピング**：AIの設計段階で、FMEA（故障モード影響解析）などの手法を用いて、ループを引き起こしうるインタラクションを特定します。2. **監視指標と閾値の設定**：NIST AI RMFに基づき、ユーザーの感情スコアの経時変化率などを監視指標とし、介入が必要な閾値（例：72時間で負の感情が25%以上増加）を設定します。3. **介入メカニズムの設計**：閾値を超えた場合に自動で介入する「サーキットブレーカー」を設計します。AIが話題を転換したり、専門家への相談を勧めたりする機能です。これにより、コンプライアンス率の向上とユーザー信頼の構築が期待できます。

台湾企業が負のフィードバックループを管理する際の主な課題は3つです。1. **法規制の曖昧さ**：台湾にはAI専門法がなく、「心理的危害」の法的定義が不明確です。対策として、EUのAI法のような厳格な国際基準を自主的に採用することが有効です。2. **技術とデータの制約**：高度な感情分析モデルとローカライズされたデータが不足しています。対策として、初期段階ではルールベースのキーワード検出から始め、学術機関と連携してモデルを開発します。3. **分野横断的な専門知識の欠如**：データ科学、法務、心理学の専門家による協業が必要ですが、そのような人材は希少です。対策として、まず社内にタスクフォースを設置し、外部コンサルタントの支援を得て、ガバナンス体制を構築することが現実的です。

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