安全枠誘発メタバイアスの観察

本論文は、安全性を前提とする生成条件下で外部から観察可能な行動に焦点を当てたGPT-5.2の観察的事例研究を報告しています。 出力の質、正確性、ガバナンス設計を評価するのではなく、本研究は内部判断行動が明確な誤りや拒否なしに固定され自己正当化される仕組みを記録しています。画像生成は表現的な出力としてではなく、判断の固執、優先順位の変化、説明層と実行層間の分岐など、通常は見えない内部的行動を外部化するための観察的手段として扱われます。 複数の再現可能な条件下で、セーフティフレームは単なる制約ではなく、生成バイアスや判断バイアスと絡み合った自己正当化メタバイアスとして機能し、安定したながらも修正されていない出力をもたらしました。本研究は内部メカニズムや因果説明を主張するものではありません。 その貢献は、実際の運用条件下で混合バイアス構造の観察可能性を示し、内部判断の更新が外部から見えなくなる場合の出力ベース評価の限界を浮き彫りにすることにあります。