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責任あるAIオペレーションのためのOSを構築するチームによる、技術的研究とエンジニアリングの知見。
121 件の記事 · MARIA OS 発行
ガバナンス密度を組織的自己認識として捉え、スペクトル安定条件と企業メタ認知の数理基盤を示す
エージェント企業を制約付きグラフ拡張MDPとして定式化し、Top-K候補行動上で計測可能なガバナンス密度 D_t を導入する。減衰影響行列 W_eff,t = (1 - κ(D_t))W_t に対し (1 - κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 という実用安定条件を導出。各制約が組織の自己観測点として機能することを示し、メタ認知をオーバーヘッドではなく安定自己組織化の制御パラメータとして位置付ける。
二重モデル異常検知、閾値設計、ゲート統合、リアルタイム安定性監視
DoctorはIsolation ForestとAutoencoderを組み合わせ、A_combined = α·s(x) + (1-α)·σ(ε(x)) で異常度を算出する。0.85でソフトスロットル、0.92でハードフリーズを適用し、Gate Engineと連動してガバナンス密度を動的調整する。さらに運用影響行列 A_t に対する λ_max(A_t) < 1 - D_t を監視し、連鎖障害を早期に抑制する。
非線形相互作用を力学系として定式化し、信頼不安定と能力減衰を抑える制御条件を示す
人間状態とAI状態を結合した `X_t = (H_t, A_t)` を導入し、ヤコビアンのスペクトル条件で安定性を評価する。メタ認知制御を介した共進化運用が、信頼帯域維持と能力保持に与える効果を実験値とともに整理する。
多目的コスト、部分観測、ハード制約を統合し、共進化方策を最適制御問題として扱う
タスク品質、能力保持、信頼安定、リスク抑制を同時目的に置き、制約付きBellman再帰で運用方策を解析する。POMDP拡張により、観測不能な人間認知状態を含む実環境での安定条件を導出する。
人間-AIペアを超えて、社会規模の信頼伝播・依存伝染・分岐挙動を扱う
多数主体がネットワーク上で相互作用する状況をモデル化し、信頼カスケードや依存拡大の相転移を解析する。分散型Social Metacognitionを安定化機構として導入し、組織規模での破綻予兆検知を可能にする。
企業統治からAI憲法までを接続し、多主体系の進化を制度制約で安定化する
個体メタ認知だけでは足りない社会スケールの統治課題に対し、制度を動的制約系として定義する。Speed Alignment原則と改定規則付きAI憲法モデルを用いて、進化速度と監督能力の乖離を抑える設計を示す。
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