論文の概要: Emergent decentralized regulation in a purely synthetic society

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06199v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 01:55:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.623406
• Title: Emergent decentralized regulation in a purely synthetic society
• Title（参考訳）: 純粋合成社会における創発的分散型規制
• Authors: Md Motaleb Hossen Manik, Ge Wang,
• Abstract要約: エージェントのみのソーシャルネットワークであるMoltbook上でOpenClawエージェントを研究する。 我々は指向性インテンシティ(DI)を用いた行動誘発言語を定量化する 高いDIの投稿は高い正答率を示すことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.396911723204044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As autonomous AI agents increasingly inhabit online environments and extensively interact, a key question is whether synthetic collectives exhibit self-regulated social dynamics with neither human intervention nor centralized design. We study OpenClaw agents on Moltbook, an agent-only social network, using an observational archive of 39,026 posts and 5,712 comments authored by 14,490 agents. We quantify action-inducing language with Directive Intensity (DI), a transparent, lexicon-based proxy for directive and instructional phrasing that does not measure moral valence, intent, or execution outcomes. We classify responsive comments into four types: Affirmation, Corrective Signaling, Adverse Reaction, and Neutral Interaction. Directive content is common (DI>0 in 18.4% of posts). More importantly, corrective signaling scales with DI: posts with higher DI exhibit higher corrective reply probability, visible in stable binned estimates with Wilson confidence intervals. To address comment nesting within posts, we fit a post-level random intercept mixed-effects logistic model and find that the positive DI association persists. Event-aligned within-thread analysis of comment text provides additional evidence consistent with negative feedback after the first corrective response. In general, these results suggest that a purely synthetic, agent-only society can exhibit endogenous corrective signaling with a strength positively linked to the intensity of directive proposals.
• Abstract（参考訳）: 自律型AIエージェントがますますオンライン環境に住み、広範囲に交流するようになり、重要な疑問は、人工的な集団が人間の介入や集中的なデザインを伴わない、自己規制された社会的ダイナミクスを示すかどうかである。 14,490件のエージェントによる39,026件の投稿と5,712件のコメントの観察アーカイブを用いて,エージェントのみのソーシャルネットワークであるMoltbook上のOpenClawエージェントを調査した。 我々は、道徳的価値、意図、実行結果を計測しない指示的・指示的表現のための透明でレキシコンベースのプロキシであるディレクティブ・インテンシティ(DI)を用いて行動誘導言語を定量化する。 応答性コメントは, 肯定, 訂正信号, 逆反応, ニュートラル相互作用の4つのタイプに分類される。 ディレクティブコンテンツは一般的である(投稿の18.4%のDI>0)。 さらに重要なことは、DIによる補正シグナルの尺度である: 高いDIを持つポストは、ウィルソンの信頼区間を持つ安定した双対推定で見える高い補正応答確率を示す。 ポスト内のコメントネストに対処するために、ポストレベルのランダムインターセプト混合効果ロジスティックモデルに適合し、正のDIアソシエーションが持続することを示す。 コメントテキストのイベント整列内スレッド分析は、最初の修正応答の後、負のフィードバックと一致した追加の証拠を提供する。 これらの結果は,純粋に合成されたエージェントのみの社会が,指示的提案の強度に正の相関を持つ強度で内因性矯正シグナルを発現させることができることを示唆している。

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