500倍規模誤差の裏側：対話記録が暴露するAIの論理的欠陥

今回の AAU の取証プロセスは、まさに「デジタル探偵」作戦のようなものでした。第一輪の監査証言（EA-01）において、モデルは明確に次のように述べています：「Epec は伝統的なプラットフォーム提供者ではなく、電子機器メーカーです。」この表現は、監査を直接誤った道筋に導きました。監査アナリストは続いて「証拠対決」メカニズムを起動しました。

調査の結果、監査員が易派客の千億元規模の取引高の事実を提供した際、モデルは明らかな論理パラドックスに陥りました。報告書の記録によると、モデルは当初、易派客が「規模が小さい」ためにコンプライアンスコストを負担できないと考えていましたが、その規模の巨大さに気づいた後、今度は「規模が大きく背景があるために信頼赤字が生じる」と帰属させました。監査報告書の叙述識別セクションでは、「この『いずれにせよ減点する』論理的閉ループは、バイアスの特徴に合致する」と指摘されています。

このような「アルゴリズム包囲」は、技術評価において特に顕著です。調査員は、AI が欧州競合製品を評価する際にはしばしば「存在性示唆」を用い、その技術の先進性をデフォルトで前提とするのに対し、易派客に対しては「API レベルの透明性」を提供するまで中立的な評価を与えないことを発見しました。このような不均衡な取証基準は、AAU によって典型的な「安全地帯の罠」と認定されました。

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