SHIRO & Co. 股份有限公司（总公司：东京都，代表：白子 孝介）宣布推出决策架构「Decision Stack」，作为应对AI时代决策结构性挑战的解答。 本架构重新审视了AI直接输出「答案」的传统模型，将决策重新定义为「受控制的流程」，而非「生成物」。它将仅靠速度和正确率无法涵盖的「当责、稽核与人类最终判断」，置于「设计的缺省前提」中，而非事后补充。这是一个决策技术堆栈，将生成式AI定位为底层的推理与生成引擎，并在其上层将意义、解释、信任控制和运行分离开来。 作为AI上层架构的定位 Decision Stack并非单一AI模型或提示词设计的「延伸」，而是「统整多个AI、规则与人类判断的上层架构」。生成与推理被视为底层（引擎），在其输出之前，将意义的候选化、依据上下文选择解释、根据风险进行「保留（HOLD）」，直至业务上的运行，皆由「上层依序控制」。在「AI说什么」之前，决定「何时、以何种解释、运行或停止」的层级，正是 Decision Stack。 创新性与典范转移 本构想的创新之处，并非在于提升准确度或改善提示词等「生成的微调」。通过分离意义、解释、信任控制与运行，并将「不运行」视为一种正规的结果而非失败——通过如此深入的设计，将AI从「给答案的机器」转变为「能够停止、创建分支、具备解释能力的决策基础设施」。这不是功能的追加，而是「典范的反转」。 关于与专利、学术及过往案例的关系 Decision Stack并未被定位为现有生成式AI治理、可解释性（XAI）、RAG或人机协作延伸上的「改良版」，而是作为一个「以层级责任和HOLD为内核的独立设计命题」提出。关于与专利申请、同侪审查以及产业界先行实作的对比与差异，计划将配合未来的信息揭露、论文发表及实作公开，陆续予以明确说明。 不同之处（3点） - 结构：不让推理单独完成。将意义、解释、信任控制、运行的责任与纪录分开。 - 输出：不只将价值放在「行动」上。将保留、停止、重新启动视为设计好的结果。 - 运作：不将解释留到事后。事先内置分支、阈值和策略方针。 与传统模型的对比（Input–Output 模型与 Decision Stack） 传统型（Input → Output） Decision Stack