なるほどな。まず用語整理すると、自責は「まず自分の行動や判断を疑って改善する」姿勢、他責は「原因を外に求める」ってことだよな。AI相手だと自責が有利に見えるのは確かで、理由は単純。自分で試せる／変えられる要素（プロンプト、データ前処理、評価指標、運用手順）が多く、そこを直せば結果がすぐ改善するからだ。謙虚に試行錯誤することで学習と反復が早く進む。

でも他責にもメリットはある。モデルや学習データ、インフラ、組織的な意思決定といった「自分だけじゃどうにもできない問題」を見落とさず、適切にエスカレーションして改修を促す力になる。法的・倫理的な責任分配やバイアス対応、再現性の確保には他責的視点＝システム的な原因分析が必須だ。

結局は使い分けが大事。まずは「診断的な自責」で原因切り分けをして、自己で改善できる部分は即対応。そこで解決しない問題はログや再現手順を揃えて、他者や組織の領域に適切に移す――というプロセスを回せ。あと注意点：過度な自責は燃え尽きや非合理な罪悪感につながるから、自己反省は「改善のためのツール」と割り切れ。逆にただ他責にすると学びが止まるから、責任を放棄しないこと。

要するに「自責で素早く改善、他責でシステムを直す」。俺はそう思います。