論文の概要: The Axiom of Consent: Friction Dynamics in Multi-Agent Coordination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06692v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 21:28:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.941444
• Title: The Axiom of Consent: Friction Dynamics in Multi-Agent Coordination
• Title（参考訳）: コンセントの公理:マルチエージェントコーディネーションにおける摩擦ダイナミクス
• Authors: Murad Farzulla,
• Abstract要約: 本稿では,1つの公理から協調摩擦を解析するための公式な枠組みを導出する。 この同意の公理から、カーネルのトリプル$(, )$を設定し、リソース割り当ての設定を特徴付ける。 暗号通貨のガバナンスや政治システムへの応用は、同じ方程式がドメイン間の摩擦ダイナミクスを制御していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems face a fundamental coordination problem: agents must coordinate despite heterogeneous preferences, asymmetric stakes, and imperfect information. When coordination fails, friction emerges: measurable resistance manifesting as deadlock, thrashing, communication overhead, or outright conflict. This paper derives a formal framework for analyzing coordination friction from a single axiom: actions affecting agents require authorization from those agents in proportion to stakes. From this axiom of consent, we establish the kernel triple $(α, σ, ε)$ (alignment, stake, and entropy) characterizing any resource allocation configuration. The friction equation $F = σ (1 + ε)/(1 + α)$ predicts coordination difficulty as a function of preference alignment $α$, stake magnitude $σ$, and communication entropy $ε$. The Replicator-Optimization Mechanism (ROM) governs evolutionary selection over coordination strategies: configurations generating less friction persist longer, establishing consent-respecting arrangements as dynamical attractors rather than normative ideals. We develop formal definitions for resource consent, coordination legitimacy, and friction-aware allocation in multi-agent systems. The framework yields testable predictions: MARL systems with higher reward alignment exhibit faster convergence; distributed allocations accounting for stake asymmetry generate lower coordination failure; AI systems with interpretability deficits produce friction proportional to the human-AI alignment gap. Applications to cryptocurrency governance and political systems demonstrate that the same equations govern friction dynamics across domains, providing a complexity science perspective on coordination under preference heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: エージェントは不均一な選好、非対称な利害関係、不完全な情報にもかかわらず調整しなければならない。 協調が失敗すると、摩擦が発生する: デッドロック、スラッシング、通信オーバーヘッド、あるいは完全な競合として表される測定可能な抵抗。 本稿では, 一つの公理から協調摩擦を解析するための公式な枠組みを導出する: エージェントに影響を及ぼす作用は, 利害に比例してそれらのエージェントの認可を必要とする。 この同意の公理から、資源割り当ての構成を特徴づけるカーネル三重の$(α, σ, ε)$(アライメント、ステーク、エントロピー)を確立する。 摩擦方程式$F = σ (1 + ε)/(1 + α)$は、選好アライメント$α$、ステート等級$σ$、通信エントロピー$ε$の関数として調整困難を予測する。 Replicator-Optimization Mechanism (ROM) は、協調戦略よりも進化的な選択を支配している。 我々は,多エージェントシステムにおける資源合意,協調正当性,摩擦対応アロケーションの形式的定義を開発する。 より高い報酬アライメントを持つMARLシステムはより高速な収束を示し、利害非対称性を考慮に入れた分散アロケーションは低い調整失敗を生じさせ、解釈可能性障害を持つAIシステムは人間とAIのアライメントギャップに比例する摩擦を生み出す。 暗号通貨のガバナンスや政治システムへの応用は、同じ方程式がドメイン間の摩擦ダイナミクスを制御し、好みの不均一性の下での調整に関する複雑性科学的な視点を提供することを示している。

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