論文の概要: Governed Auditable Decisioning Under Uncertainty: Synthesis and Agentic Extension
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19112v1
- Date: Tue, 21 Apr 2026 05:45:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.64005
- Title: Governed Auditable Decisioning Under Uncertainty: Synthesis and Agentic Extension
- Title（参考訳）: 不確実性下における難聴判定:合成とエージェント拡張
- Authors: Oleg Solozobov,
- Abstract要約: 自動決定システムが失敗すると、組織はしばしば、公式に準拠したガバナンスインフラストラクチャが、何が起きたのか、なぜ起きたのかを再構築できないことに気付く。
本稿では,運用管理エビデンス・フレームワークを統合連鎖に合成し,その伝達可能性を4つの意思決定システムアーキテクチャ間で解析的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When automated decision systems fail, organizations frequently discover that formally compliant governance infrastructure cannot reconstruct what happened or why. This paper synthesizes an operational governance evidence framework -- structural accountability collapse diagnostics, decision trace schemas, evidence sufficiency measurement, and label-free monitoring -- into an integrated chain and analytically assesses its transferability across four decision system architectures. The cross-architecture comparison reveals a governance coverage gradient: deterministic rule engines achieve full DES-property fillability, hybrid ML+rules systems achieve partial fillability, classical ML systems achieve only minimal fillability, and agentic AI systems encounter structural breaks. We introduce the cascade of uncertainty, showing how governance failures propagate through serial dependencies between framework layers. For agentic systems, we identify three structural breaks -- decision diffusion, evidence fragmentation, and responsibility ambiguity -- and propose corresponding analytical extensions. Four propositions formalize the gradient, cascade compounding, delegation-depth effects, and extension sufficiency, establishing boundary conditions for the framework's valid operating envelope.
- Abstract（参考訳）: 自動決定システムが失敗すると、組織は、公式に準拠したガバナンスインフラストラクチャが、何が起きたのか、なぜ起きたのかを再構築できないことをしばしば発見します。
本稿では, 構造的説明責任の崩壊診断, 決定トレーススキーマ, 証拠の十分度測定, ラベルなし監視といった業務的ガバナンスエビデンス・フレームワークを統合連鎖に合成し, 4つの意思決定システムアーキテクチャ間での伝達可能性を解析的に評価する。
決定論的ルールエンジンは完全なDES-プロパティ充足性を達成する、ハイブリッドML+ルールシステムは部分充足性を達成する、古典的なMLシステムは最小充足性しか達成しない、エージェントAIシステムは構造破片に遭遇する。
不確実性のカスケードを紹介し、ガバナンスの失敗がフレームワーク層間のシリアルな依存関係を通してどのように伝播するかを示す。
エージェントシステムでは、決定拡散、証拠の断片化、責任あいまいさという3つの構造的欠陥を特定し、対応する解析的拡張を提案する。
4つの命題は、勾配、カスケード合成、デリゲート-深さ効果、拡張補充性を定式化し、フレームワークの有効な操作エンベロープの境界条件を確立する。
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