論文の概要: From Firms to Computation: AI Governance and the Evolution of Institutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13616v1
- Date: Fri, 18 Jul 2025 02:52:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.172166
- Title: From Firms to Computation: AI Governance and the Evolution of Institutions
- Title（参考訳）: 企業から計算へ:AIガバナンスと制度の進化
- Authors: Michael S. Harre,
- Abstract要約: 本稿は,多段階選択理論,Aoki の計算プロセスとしての企業観,Ostrom の設計原理の3つの枠組みを合成する。
我々は,AI関連のリスクに対処するアライメントメカニズムとして,選択を組織レベルで同時に運用するフレームワークを開発し,ゲーム理論アーキテクチャによる分散推論を実装し,オストロムスタイルのルールは進化する。
私たちは、組織層をまたいだ人間とAIの整合性を運用し、スケーラブルで適応的で包括的なAIシステムのガバナンスを可能にする一連の設計原則を提案して、結論付けました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of agential artificial intelligence into socioeconomic systems requires us to reexamine the evolutionary processes that describe changes in our economic institutions. This article synthesizes three frameworks: multi-level selection theory, Aoki's view of firms as computational processes, and Ostrom's design principles for robust institutions. We develop a framework where selection operates concurrently across organizational levels, firms implement distributed inference via game-theoretic architectures, and Ostrom-style rules evolve as alignment mechanisms that address AI-related risks. This synthesis yields a multi-level Price equation expressed over nested games, providing quantitative metrics for how selection and governance co-determine economic outcomes. We examine connections to Acemoglu's work on inclusive institutions, analyze how institutional structures shape AI deployment, and demonstrate the framework's explanatory power via case studies. We conclude by proposing a set of design principles that operationalize alignment between humans and AI across institutional layers, enabling scalable, adaptive, and inclusive governance of agential AI systems. We conclude with practical policy recommendations and further research to extend these principles into real-world implementation.
- Abstract（参考訳）: エージェント人工知能を社会経済システムに統合するには、経済制度の変化を記述した進化過程を再検討する必要がある。
本稿は,多段階選択理論,Aoki の計算プロセスとしての企業観,Ostrom の設計原理の3つの枠組みを合成する。
我々は,AI関連のリスクに対処するアライメントメカニズムとして,選択を組織レベルで同時に運用するフレームワークを開発し,ゲーム理論アーキテクチャによる分散推論を実装し,オストロムスタイルのルールは進化する。
この合成は、ネストされたゲーム上で表現された多段階のプライス方程式をもたらし、選択とガバナンスが経済的成果を共同決定する方法の定量的な指標を提供する。
我々は、包括的機関におけるアセモグルの研究とのつながりを調べ、制度構造がAIの展開をどのように形成するかを分析し、ケーススタディを通じてフレームワークの説明力を示す。
私たちは、組織層をまたいだ人間とAIの整合性を運用し、スケーラブルで適応的で包括的なAIシステムのガバナンスを可能にする一連の設計原則を提案して、結論付けました。
実践的な政策勧告と、これらの原則を現実的な実装に拡張するためのさらなる研究で締めくくります。
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