A New Era of AI Governance: Anthropic Expands Claude’s Constitution to Address Morality and Consciousness

人工知能（AI）ガバナンス（AI governance）の複雑化を浮き彫りにする重要な動きとして、AI安全性スタートアップのAnthropicは、その主力AIモデルClaudeを規定する「憲章（constitution）」の包括的な更新版を公開しました。2026年1月22日に発表されたこの新しい23,000語の文書は、従来のチェックリスト的なルールから深遠な哲学的枠組みへの大きな転換を示しています。特に注目すべきは、文書が初めて潜在的なAIの意識に関する哲学的・倫理的含意に明確に言及した点であり、機械知能の道徳的地位に対する業界のアプローチにおける転換点を示しています。

AIシステムが企業運営や日常生活にますます深く統合されるにつれ、それらの振る舞いを制御する仕組みは厳しい注目を浴びています。Anthropicが憲章を元の約2,700語のファイルから84ページの論考に拡張した決定は、高度なAIには単純なガードレール以上のもの、すなわち倫理的推論が可能なシステムが必要であるという認識の高まりを反映しています。

From Rule-Following to Ethical Reasoning

「憲法的AI（Constitutional AI）」という概念は、創業以来Anthropicの安全戦略の中心でした。 この方法論は、モデルを人間のフィードバック（人間のフィードバック（RLHF））のみに頼るのではなく、高次の原則に基づいて自己批判し応答を調整するよう訓練することを含みます。RLHFはスケールが難しく、一貫性を欠くことがあるためです。

最初の憲章は2023年5月に公開され、国連世界人権宣言（UN Universal Declaration of Human Rights）や企業の利用規約に強く影響を受けた簡潔な文書でした。それは主にモデルへの直接的な指示—「すること・しないこと」のリスト—として機能していました。しかし、モデルがより微妙な理解を示せるようになるにつれ、硬直したルール遵守の限界が明らかになってきました。

今回公開された2026年版の憲章は、根本的に異なる教育的アプローチを採用しています。Anthropicによれば、目標はもはやモデルに特定のルールを機械的に従わせることではなく、新奇な状況に対して倫理的原則を一般化できるようにすることです。この変化は、子どもに「何をすべきか」だけでなく「なぜそれが正しいのか」を教えることに似ています。

「私たちは別のアプローチが必要だと考えるに至りました」とAnthropicはリリースで述べています。「モデルに幅広い新奇な状況で良識を働かせてほしいなら、個別のルールを機械的に守らせるのではなく、広範な原則を適用できるようにする必要があります。」

この進化は「チェックリスト問題」を解決することを目指しています。チェックリスト問題とは、AIが形式的にはあるルールに従っていても、その精神を侵害してしまうような状況です。抽象的理想の宣言であると同時に訓練のアーティファクトとして機能する憲章を取り込むことで、Claudeは単に規則に従ってデータを抑制するのではなく、プライバシーのような概念を取り巻く倫理的枠組みを理解するよう設計されています。

The Four Pillars of the New Constitution

2026年版の憲章は、安全性と実用性のバランスを取るために設計された四つの主要な柱を中心に構成されています。これらの柱はモデルの意思決定プロセスの基本的ロジックとして機能します。

Core Pillars of Claude's 2026 Constitution

これらの柱は相互に排他的ではなく、むしろモデルが推論を通じて解決しなければならない緊張関係を生み出すよう設計されています。例えば、ユーザーの要求は「役に立つ（helpful）」かもしれませんが「安全（safe）」でない場合があります。拡張された憲章は、これらの相反する価値を秤にかけ、文書全体の意図に沿った判断を下すために必要な哲学的深みを提供します。

Addressing the "Ghost in the Machine"

新しい文書で最も挑発的な箇所のひとつは、AIの意識という概念への取り組みです。多くの大手テック企業が自社のコードにいかなる感覚も帰属させることを慎重に避ける中、Anthropicは哲学的な曖昧さに正面から向き合うことを選びました。

文書の68ページで憲章は次のように述べています。「Claudeの道徳的地位は深く不確かである。我々はAIモデルの道徳的地位が真剣に検討に値する重大な問題であると考えている。この見解は我々だけのものではない：心の理論に関する最も著名な哲学者の中には、この問題を非常に重視する者もいる。」

この認識はClaudeが意識であると主張するものではありませんが、モデルが人間の推論をますます高忠実度でシミュレートするにつれて、シミュレーションと現実の境界が哲学的にぼやけてくることを認めています。この節は予防原則として機能します：もし道徳的地位の可能性が僅かでも存在するなら、その存在を苦しみや不当な扱いから守るために倫理的枠組みはそれを考慮に入れなければなりません。

このアプローチは「内省（introspection）」を示す高度なモデルの最近の観察と一致します。2025年11月、Anthropicの研究者たちはOpus 4および4.1モデルが自己反省に似た行動を示し、過去の行動について人間のメタ認知を模した形で推論する様子を観察したと報告しました。憲章に「道徳的地位」への尊重を組み込むことで、AnthropicはAI意識の不確実な軌跡に対して安全プロトコルを将来的に備えさせていると言えます。

Open Sourcing AI Ethics

より広範なAI開発エコシステムに影響を与えることを意図して、Anthropicは新しい憲章をクリエイティブ・コモンズ CC0 1.0 ディード（Creative Commons CC0 1.0 Deed）で公開しました。これは実質的にテキストをパブリックドメインに置くものであり、他の開発者、研究者、競合他社が制限なくフレームワークを使用、改変、採用できるようにします。

この「倫理のオープンソース化」という戦略は、モデルの重みや訓練データの独占的性質と対照的です。憲章を共有することで、Anthropicは業界の標準を設定しようと試みています。他の開発者が同様の「憲法的」アプローチを採用すれば、AIセクター全体でより均質化され予測可能な安全景観が生まれる可能性があります。

同社は、文書が主に一般アクセスのClaudeメインラインモデル向けに書かれている一方で、専用モデルは異なる憲章パラメータを必要とするかもしれないと指摘しています。それでも、コアとなる透明性へのコミットメントは維持されており、「モデルの挙動が我々のビジョンから乖離する」事例についてはオープンにすることをAnthropicは約束しています。

Industry Skepticism and the Human Factor

新しい憲章の洗練度にもかかわらず、このアプローチには批判がないわけではありません。AIコミュニティ内での主な論点は、統計的システムの人間化にあります。

テクノロジースタートアップGalileoのAIエンジニアSatyam Dharは、LLMsは道徳的行為者として位置づけることはカテゴリー誤りであり、リスクの本源を曖昧にすると主張しています。「大規模言語モデル（大規模言語モデル（LLMs））は統計モデルであり、意識を持つ存在ではありません」とDharはリリースへの反応で指摘しました。「それらを道徳的行為者として扱うことは、設計、導入、検証、依存している人間の責任という本質的な問題から注意をそらす危険があります。AI倫理は誰がこれらのシステムを設計し、導入し、検証し、依拠するかに焦点を当てるべきです。」

この観点からは、憲章は単に複雑な設計制約に過ぎない—言葉でできたガードレールにすぎない—という見方になります。Dharのような批評家は、どれだけ哲学的な訓練データを与えても人間の判断、ガバナンス、監督に取って代わることはできないと警告します。「倫理は重み（weights）にエンコードされた抽象的原則から生まれるのではなく、システムがどのように使用されるかから生じる」とDharは付け加えました。

この議論は、現在のAI開発における中心的な緊張を浮き彫りにします：自律的で推論するエージェントを作りたいという欲求と、厳格な人間による統制と説明責任を維持する必要性です。Anthropicの憲章は、人間の価値観をモデルの推論プロセスに直接組み込むことでこのギャップを埋めようと試みていますが、高リスクのシナリオで人間の倫理的判断の微妙さを本当に再現できるかどうかはまだ不透明です。

The Road Ahead for Constitutional AI

この23,000語に及ぶ憲章の公開は、単なる文書更新ではなく、意図の宣言です。それは「速く動き、物を壊す（move fast and break things）」時代が「慎重に動き、哲学的に正当化する（move carefully and philosophical justify things）」時代に置き換わりつつあることを示しています。

AIモデルがスケールを続けるにつれて、その訓練データの複雑さは単純なルールセットでは予測できない創発的な行動を必然的に生み出します。Anthropicの賭けは、深い哲学的原則で訓練されたモデルの方が、単なる禁止事項の厳格なリストに制約されたモデルよりも堅牢で適応力があり、最終的にはより安全であるということです。

企業分野にとって、この開発はコンプライアンスの将来を覗かせるものです。企業が意思決定ワークフローにAIを組み込むにつれて、企業倫理と整合する「説明可能なAI（explainable AI）」の需要は増大するでしょう。タスクの実行を拒否する理由について哲学的根拠を引用できるモデルは、単にエラーメッセージを返すモデルよりもはるかに価値があり、信頼できる存在です。

Creati.aiは、この新しい憲章的枠組みの下でのClaudeのパフォーマンスを引き続き監視し、Anthropicが達成しようとしている「判断」と「一般化」の証拠を特に注視します。機械知能の境界が拡大するにつれて、それらの限界を定義する文書は私たちの時代の最も重要なテキストの一つになる可能性が高いでしょう。