論文の概要: Stochastic, Dynamic, Fluid Autonomy in Agentic AI: Implications for Authorship, Inventorship, and Liability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04058v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 04:44:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:13:35.229895
• Title: Stochastic, Dynamic, Fluid Autonomy in Agentic AI: Implications for Authorship, Inventorship, and Liability
• Title（参考訳）: エージェントAIにおける確率的、動的、流体自律性:オーサシップ、発明、責任の意味
• Authors: Anirban Mukherjee, Hannah Hanwen Chang,
• Abstract要約: エージェントAIシステムは、暗黙の学習を通じて戦略を適応し、自律的に目標を追求する。 人間と機械の貢献は、相互に絡み合った創造的なプロセスに不可避的に絡まってしまう。 法律と政策の枠組みは、人間と機械の貢献を機能的に同等に扱う必要があるかもしれないと我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2209921757303168
• License:
• Abstract: Agentic Artificial Intelligence (AI) systems, exemplified by OpenAI's DeepResearch, autonomously pursue goals, adapting strategies through implicit learning. Unlike traditional generative AI, which is reactive to user prompts, agentic AI proactively orchestrates complex workflows. It exhibits stochastic, dynamic, and fluid autonomy: its steps and outputs vary probabilistically (stochastic), it evolves based on prior interactions (dynamic), and it operates with significant independence within human-defined parameters, adapting to context (fluid). While this fosters complex, co-evolutionary human-machine interactions capable of generating uniquely synthesized creative outputs, it also irrevocably blurs boundaries--human and machine contributions become irreducibly entangled in intertwined creative processes. Consequently, agentic AI poses significant challenges to legal frameworks reliant on clear attribution: authorship doctrines struggle to disentangle ownership, intellectual property regimes strain to accommodate recursively blended novelty, and liability models falter as accountability diffuses across shifting loci of control. The central issue is not the legal treatment of human versus machine contributions, but the fundamental unmappability--the practical impossibility in many cases--of accurately attributing specific creative elements to either source. When retroactively parsing contributions becomes infeasible, applying distinct standards based on origin becomes impracticable. Therefore, we argue, legal and policy frameworks may need to treat human and machine contributions as functionally equivalent--not for moral or economic reasons, but as a pragmatic necessity.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのDeepResearchによって実証されたエージェント人工知能(AI)システムは、自律的に目標を追求し、暗黙の学習を通じて戦略を適用する。 ユーザープロンプトに反応する従来の生成AIとは異なり、エージェントAIは複雑なワークフローを積極的にオーケストレーションする。 ステップとアウトプットは確率論的(確率論的)に変化し、事前の相互作用(力学)に基づいて進化し、人間の定義したパラメータの中で大きな独立性を持って動作し、文脈(流体)に適応する。 独創的な創造的アウトプットを創出できる複雑で共進化的な人間と機械の相互作用を育む一方で、人間と機械のコントリビューションは、不可避的に境界を曖昧にする。人間と機械のコントリビューションは、相互に絡み合う創造的なプロセスに不可避的に絡み合う。したがって、エージェントAIは、明確な帰属に依存した法的枠組みに重大な課題を生じさせる。著者のドクトリンは、所有を混乱させ、知的財産制度は、再帰的にブレンドされたノベルティに苦しむ。責任モデルは、制御の軌跡にまたがる説明責任の拡散を招きかねない。中心的な問題は、人間と機械のコントリビューションの法的扱いではなく、基本的不成功性 - 特定の創造的要素を正確に受け入れる場合において、創造的なコントリビューションに即応的なコントリビュートが適用されるようになる。従って、人間と機械のコントリビュートレーションに匹敵する。従って、人間と機械のコントリビュートレーションは、倫理的または経済的に等しい。

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