AI制御におけるブーメランパラドックス：制御減衰の動的理論と時間確保戦略

抄録

本研究は、AI制御のブーメランパラドックス（BPAC）理論を提案する。制御強化が逆に制御困難化を招く現象を、4つの構造的ジレンマと悪化経路で定式化した。能力比?の臨界閾値（2.0-2.5）超過で制御困難度が非線形増大し、制御喪失は構造的に不可逆である。5つの統合的政策提言を提示し、関係性構築（50%）が技術的制御（30%）より戦略的に有効と示す。有効な「黄金介入窓」は限定的（1-2年程度）である。永続的制御でなく、創発機械倫理（EME）等の次世代パラダイムへの移行時間確保を目指す。定量的推定は限定的事例に基づく暫定値である。