説明の自己修正（セルフ・コレクティング説明）

「AIという『通訳者』が、自分の通訳（説明）が本人の本心（モデルの挙動）とズレていることに気づき、『すみません、今の理由は正確ではありませんでした。正しくはこちらです』と自ら正す誠実さ」です。

1.仕組み:

元のAIモデル $f(x)$ と説明モデル $g(x)$ の予測値の差を損失関数として定義し、その差が最小になるようリアルタイムで説明を最適化します。

2.目的:

「もっともらしいが間違った説明（ハルシネーション的な説明）」による誤解を防ぎ、説明の忠実度を極限まで高めます。ポイントは、AIの判断に法的責任が伴う場面では、説明が『常に真実を映していること』が運用の大前提となるからです。