論文の概要: The Chronicles of Foundation AI for Forensics of Multi-Agent Provenance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12612v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 03:23:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 14:37:12.525557
- Title: The Chronicles of Foundation AI for Forensics of Multi-Agent Provenance
- Title（参考訳）: マルチエージェントの鑑定のための財団法人AIの年代記
- Authors: Ching-Chun Chang, Isao Echizen,
- Abstract要約: 時空は物事の年表であり、起源を解明し、つながりを辿り、空間と時間の流れの中で存在を定めようとする追求に共鳴する。
本稿では、内部記憶状態や外部メタ情報に依存することなく、コンテンツのみから生成履歴を投稿する時系列システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.095373104009868
- License:
- Abstract: Provenance is the chronology of things, resonating with the fundamental pursuit to uncover origins, trace connections, and situate entities within the flow of space and time. As artificial intelligence advances towards autonomous agents capable of interactive collaboration on complex tasks, the provenance of generated content becomes entangled in the interplay of collective creation, where contributions are continuously revised, extended or overwritten. In a multi-agent generative chain, content undergoes successive transformations, often leaving little, if any, trace of prior contributions. In this study, we investigates the problem of tracking multi-agent provenance across the temporal dimension of generation. We propose a chronological system for post hoc attribution of generative history from content alone, without reliance on internal memory states or external meta-information. At its core lies the notion of symbolic chronicles, representing signed and time-stamped records, in a form analogous to the chain of custody in forensic science. The system operates through a feedback loop, whereby each generative timestep updates the chronicle of prior interactions and synchronises it with the synthetic content in the very act of generation. This research seeks to develop an accountable form of collaborative artificial intelligence within evolving cyber ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 時空は物事の年表であり、起源を解明し、つながりを辿り、空間と時間の流れの中で存在を定めようとする基本的な追求と調和している。
人工知能が複雑なタスクで対話的なコラボレーションが可能な自律エージェントへと進むにつれ、生成されたコンテンツの証明は、コントリビューションが継続的に更新され、拡張され、あるいは上書きされる集合的創造の相互作用の中で絡み合うようになる。
多エージェント生成連鎖では、コンテンツは連続的な変換を受け、しばしば以前のコントリビューションの痕跡をほとんど残さない。
本研究では,生成の時間的次元にまたがるマルチエージェント前駆体追跡の問題について検討する。
本稿では、内部記憶状態や外部メタ情報に依存することなく、コンテンツのみから生成履歴を投稿する時系列システムを提案する。
その中核には、署名された記録とタイムスタンプされた記録を表す象徴的年代記の概念があり、これは法医学における保護の連鎖に類似している。
システムはフィードバックループを介して動作し、各生成時間ステップが前の相互作用の年代を更新し、生成の過程における合成内容と同期する。
この研究は、進化するサイバーエコシステムの中で、協力的人工知能の説明可能な形式を開発することを目指している。
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