論文の概要: Trustworthy Orchestration Artificial Intelligence by the Ten Criteria with Control-Plane Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10304v1
• Date: Thu, 11 Dec 2025 05:49:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.203579
• Title: Trustworthy Orchestration Artificial Intelligence by the Ten Criteria with Control-Plane Governance
• Title（参考訳）: コントロールプレーンガバナンスを用いた10基準による信頼できるオーケストレーション人工知能
• Authors: Byeong Ho Kang, Wenli Yang, Muhammad Bilal Amin,
• Abstract要約: 本稿では,信頼に値するオーケストレーションAIの10基準について述べる。 人間の入力、セマンティックコヒーレンス、監査、証明の整合性を統合されたコントロール・パネルアーキテクチャに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9691447018712314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Artificial Intelligence (AI) systems increasingly assume consequential decision-making roles, a widening gap has emerged between technical capabilities and institutional accountability. Ethical guidance alone is insufficient to counter this challenge; it demands architectures that embed governance into the execution fabric of the ecosystem. This paper presents the Ten Criteria for Trustworthy Orchestration AI, a comprehensive assurance framework that integrates human input, semantic coherence, audit and provenance integrity into a unified Control-Panel architecture. Unlike conventional agentic AI initiatives that primarily focus on AI-to-AI coordination, the proposed framework provides an umbrella of governance to the entire AI components, their consumers and human participants. By taking aspiration from international standards and Australia's National Framework for AI Assurance initiative, this work demonstrates that trustworthiness can be systematically incorporated (by engineering) into AI systems, ensuring the execution fabric remains verifiable, transparent, reproducible and under meaningful human control.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムは、次々に意思決定の役割を担っているため、技術的能力と制度的説明責任のギャップが広がる。 この課題に対処するには倫理的ガイダンスだけでは不十分です – エコシステムの実行ファブリックにガバナンスを組み込むアーキテクチャが必要です。 本稿では,人間の入力,セマンティックコヒーレンス,監査,証明の整合性を統一した制御パネルアーキテクチャに統合する総合的な保証フレームワークである,信頼に値するオーケストレーションAIのための10の基準を提案する。 主にAIとAIの協調に焦点を当てた従来のエージェントAIイニシアチブとは異なり、提案されたフレームワークは、AIコンポーネント全体、コンシューマ、および人間の参加者に対するガバナンスの傘を提供する。 この研究は、国際標準とオーストラリアのAI保証のためのNational Framework for AI Assuranceイニシアチブから着想を得て、信頼性を(エンジニアリングによって)AIシステムに体系的に組み込むことで、実行ファブリックが検証可能で透明性があり、再現可能であり、有意義な人的制御下にあることを実証している。

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