論文の概要: Retrieval Is Not Enough: Why Organizational AI Needs Epistemic Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11759v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 17:31:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.723261
• Title: Retrieval Is Not Enough: Why Organizational AI Needs Epistemic Infrastructure
• Title（参考訳）: Retrievalは、なぜ組織AIがてんかんのインフラを必要とするのか?
• Abstract要約: 我々は、組織AIの天井は、検索忠実性ではなく、経験的忠実性であると主張している。 我々は,組織的知識を型付き知識オブジェクトとして構築するフレームワークであるOIDAを提案する。 我々はQUESTION-as-modeled-ignoranceを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Organizational knowledge used by AI agents typically lacks epistemic structure: retrieval systems surface semantically relevant content without distinguishing binding decisions from abandoned hypotheses, contested claims from settled ones, or known facts from unresolved questions. We argue that the ceiling on organizational AI is not retrieval fidelity but \emph{epistemic} fidelity--the system's ability to represent commitment strength, contradiction status, and organizational ignorance as computable properties. We present OIDA, a framework that structures organizational knowledge as typed Knowledge Objects carrying epistemic class, importance scores with class-specific decay, and signed contradiction edges. The Knowledge Gravity Engine maintains scores deterministically with proved convergence guarantees (sufficient condition: max degree $< 7$; empirically robust to degree 43). OIDA introduces QUESTION-as-modeled-ignorance: a primitive with inverse decay that surfaces what an organization does \emph{not} know with increasing urgency--a mechanism absent from all surveyed systems. We describe the Epistemic Quality Score (EQS), a five-component evaluation methodology with explicit circularity analysis. In a controlled comparison ($n{=}10$ response pairs), OIDA's RAG condition (3,868 tokens) achieves EQS 0.530 vs.\ 0.848 for a full-context baseline (108,687 tokens); the $28.1\times$ token budget difference is the primary confound. The QUESTION mechanism is statistically validated (Fisher $p{=}0.0325$, OR$=21.0$). The formal properties are established; the decisive ablation at equal token budget (E4) is pre-registered and not yet run.
• Abstract（参考訳）: 検索システムは、放棄された仮説からのバインディング決定を区別することなく意味論的に関連のあるコンテンツを表面化し、解決された仮説からの主張に異議を唱え、未解決の質問から既知の事実を提示する。 我々は,組織AIの天井は検索の忠実さではなく,「emph{epistemic} 忠実さ」であると主張する。 OIDAは, 組織的知識を階層的知識オブジェクトとして構築するフレームワークであり, 認識的クラス, クラス固有の崩壊を伴う重要スコア, 署名された矛盾エッジである。 知識重力エンジンは、証明された収束保証(十分条件:max degree $<7$; empirically robust to degree 43)で決定的にスコアを維持している。 OIDAはQUESTION-as-modeled-ignorance(QUESTION-as-modeled-ignorance)を導入している。 明示的円度解析を用いた5成分評価手法であるEQSについて述べる。 制御された比較($n{=}10$レスポンスペア)では、OIDAのRAG条件(3,868トークン)は、EQS 0.530対。 \ 0.848 for a full-context baseline (108,687 tokens), the $28.1\times$ token budget difference is the primary confound。 QUESTION のメカニズムは統計的に検証される(Fisher $p{=}0.0325$, OR$=21.0$)。 公式な性質は確立され、等しいトークン予算(E4)での決定的なアブレーションは事前登録され、まだ実行されていない。

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