論文の概要: Delegation Without Living Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21226v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 03:40:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.552719
• Title: Delegation Without Living Governance
• Title（参考訳）: リビングガバナンスを伴わない委任
• Authors: Wolfgang Rohde,
• Abstract要約: ほとんどのガバナンスフレームワークは、ルールを事前に定義し、システムは順応するように設計し、結果が得られた後に説明責任を適用することができると仮定しています。 本稿では、静的なコンプライアンスベースのガバナンスは、意思決定が実行に移って不透明になったときに失敗する、と論じる。 最大の課題は、AIが意識しているかどうかではなく、人間がますます異質なインテリジェンスと有意義なコミュニケーション、影響力、共進化を維持することができるかどうかだ、と氏は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Most governance frameworks assume that rules can be defined in advance, systems can be engineered to comply, and accountability can be applied after outcomes occur. This model worked when machines replaced physical labor or accelerated calculation. It no longer holds when judgment itself is delegated to agentic AI systems operating at machine speed. The central issue here is not safety, efficiency, or employment. It is whether humans remain relevant participants in systems that increasingly shape social, economic, and political outcomes. This paper argues that static, compliance-based governance fails once decision-making moves to runtime and becomes opaque. It further argues that the core challenge is not whether AI is conscious, but whether humans can maintain meaningful communication, influence, and co-evolution with increasingly alien forms of intelligence. We position runtime governance, specifically, a newly proposed concept called the Governance Twin [1]; as a strong candidate for preserving human relevance, while acknowledging that accountability, agency, and even punishment must be rethought in this transition.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのガバナンスフレームワークは、ルールを事前に定義し、システムは順応するように設計し、結果が得られた後に説明責任を適用することができると仮定しています。 このモデルは、機械が物理的労働を置き換えたり、計算が高速化されたときに機能した。 判断自体が機械の速度で動作するエージェントAIシステムに委譲されるとき、もはやそれは役に立たない。 ここでの中心的な問題は、安全、効率、雇用ではない。 人間は、社会的、経済的、政治的成果をますます形作るシステムにおいて、関係のある存在であるかどうかである。 本稿では、静的なコンプライアンスベースのガバナンスは、意思決定が実行に移って不透明になったときに失敗する、と論じる。 さらに、AIが意識しているかどうかではなく、人間がますます異質なインテリジェンスと有意義なコミュニケーション、影響力、共進化を維持することができるかどうかが課題であると主張している。 私たちは、ランタイムガバナンス、具体的には、ガバナンスツイン(Government Twin [1])と呼ばれる新しく提案された概念を、人間関係を維持するための強力な候補として位置づけています。

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