論文の概要: AI Identity: Standards, Gaps, and Research Directions for AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23280v1
- Date: Sat, 25 Apr 2026 12:51:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.247662
- Title: AI Identity: Standards, Gaps, and Research Directions for AI Agents
- Title（参考訳）: AIエージェントの標準、ギャップ、研究方向
- Authors: Takumi Otsuka, Kentaroh Toyoda, Alex Leung,
- Abstract要約: AIエージェントは現在、人間の継続的な監督なしに、組織の境界を越えて実際のトランザクション、トランザクション、サブエージェントチェーンを実行している。
ボディがなく、永続的なメモリがなく、法的地位のないエンティティをどうやって識別し、検証し、保持するか。
AI Identityを、AIエージェントが宣言されるものと、それが何をするかという継続的な関係として定義します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI agents are now running real transactions, workflows, and sub-agent chains across organizational boundaries without continuous human supervision. This creates a problem no current infrastructure is equipped to solve: how do you identify, verify, and hold accountable an entity with no body, no persistent memory, and no legal standing? We define AI Identity as the continuous relationship between what an AI agent is declared to be and what it is observed to do, bounded by the confidence that those two things correspond at any given moment. Through a structured survey of industry trends, emerging standards, and technical literature, we conduct a gap analysis across the full agent identity lifecycle and make three contributions: (1) a structural comparison of human and AI identity across four dimensions (substrate, persistence, verifiability, and legal standing) showing that the asymmetry is fundamental and that extending human frameworks to agents without structural modification produces systematic failures; (2) an evaluation of current technical and regulatory documents against the identity requirements of autonomous agents, finding that none adequately address the challenge of governing nondeterministic, boundary-crossing entities; and (3) identification of five critical gaps (semantic intent verification, recursive delegation accountability, agent identity integrity, governance opacity and enforcement, and operational sustainability) that no current technology or regulatory instrument resolves. These gaps are structural; more engineering effort alone will not close them. Foundational research on AI identity is the central conclusion of this report.
- Abstract（参考訳）: AIエージェントは現在、人間の継続的な監督なしに、組織の境界を越えて実際のトランザクション、ワークフロー、サブエージェントチェーンを実行している。
ボディがなく、永続的なメモリがなく、法的地位のないエンティティをどうやって識別し、検証し、保持するか。
AI Identityを、AIエージェントが宣言されるものと、それが何をするかという継続的な関係として定義します。
産業動向,新興標準,技術文献の構造化調査を通じて,(1)非対称性が基本であること,(2)非決定的かつ境界横断的なエンティティの管理という課題に対して,現在の技術及び規制上の文書の評価,(3)非決定的かつ境界横断的なエンティティの管理,(3)5つの重要なギャップ(意味的意図の検証,再帰的デリゲータビリティ,エージェントのアイデンティティの整合性,ガバナンスの整合性,整合性,実行性,運用性)の同定,の3つの貢献を行う。
これらのギャップは構造的であり、エンジニアリングの努力だけでは閉ざされない。
AIアイデンティティに関する基礎研究がこのレポートの中心的な結論である。
関連論文リスト
- AI Identification: An Integrated Framework for Sustainable Governance in Digital Enterprises [3.2625979527355784]
デジタルトランスフォーメーションされた企業では、長期的なサステナビリティは透明性、説明責任、ライフサイクル管理されたAIシステムに依存します。
本研究では,技術とガバナンスのメカニズムを組み合わせた,AI識別のための概念的およびアーキテクチャ的枠組みを提案する。
このフレームワークは、モデルフィンガープリント、暗号ハッシュ、ブロックチェーンベースの登録、ゼロ知識証明(ZKP)ベースの所有証明、デプロイ後構造変更スクリーニングの5つのコンポーネントを統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-12T05:59:47Z) - The Accountability Horizon: An Impossibility Theorem for Governing Human-Agent Collectives [0.0]
AIシステム、法的、倫理的、規制に関する既存の説明責任フレームワークは、共有された前提に基づいている。
本稿では,エージェントAIシステムが計算可能なしきい値を超えた数学的必要条件として,この仮定に違反していることを証明する。
我々は,エージェントを国家政治としてモデル化する共同AIシステムの形式化であるHuman-Agent Collectivesを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-09T04:08:26Z) - AI Trust OS -- A Continuous Governance Framework for Autonomous AI Observability and Zero-Trust Compliance in Enterprise Environments [4.3073750462661256]
本稿では,継続的かつ自律的なAIオブザーバビリティとゼロトラストコンプライアンスのためのガバナンスアーキテクチャであるAI Trust OSを提案する。
このフレームワークはゼロトラストテレメトリ境界を介して動作し、短命の読み取り専用プローブが構造メタデータを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-06T15:14:10Z) - Security, privacy, and agentic AI in a regulatory view: From definitions and distinctions to provisions and reflections [53.468443050795344]
人工知能(AI)技術の急速な普及は、動的規制の展望につながった。
AIパラダイムが、特にエージェントAIの形で、より大きな自律性へと移行するにつれ、規制規定を明確にすることはますます困難になっている。
本稿は、2024年から2025年の間に発行された24の関連文書を分析して、EU(EU)のAI規制条項をレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-19T13:50:52Z) - Operational Agency: A Permeable Legal Fiction for Tracing Culpability in AI Systems [0.31061678033205636]
本条では、後述の枠組み及び運用機関グラフ(OAG)として構成された、通用可能な法的フィクションについて紹介する。
OAはAIの観測可能な運用特性を評価する。
OAGは、これらの特徴を因果グラフに埋め込んで、開発者、ファインタウンタ、デプロイ者、ユーザ間の計算可能性を追跡し、評価することで、その分析を運用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-20T01:49:03Z) - Never Compromise to Vulnerabilities: A Comprehensive Survey on AI Governance [211.5823259429128]
本研究は,本質的セキュリティ,デリバティブ・セキュリティ,社会倫理の3つの柱を中心に構築された,技術的・社会的次元を統合した包括的枠組みを提案する。
我々は,(1)防衛が進化する脅威に対して失敗する一般化ギャップ,(2)現実世界のリスクを無視する不適切な評価プロトコル,(3)矛盾する監視につながる断片的な規制,の3つの課題を特定する。
私たちのフレームワークは、研究者、エンジニア、政策立案者に対して、堅牢でセキュアなだけでなく、倫理的に整合性があり、公的な信頼に値するAIシステムを開発するための実用的なガイダンスを提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-12T09:42:56Z) - Rethinking Data Protection in the (Generative) Artificial Intelligence Era [138.07763415496288]
現代の(生産的な)AIモデルやシステムに生じる多様な保護ニーズを捉える4段階の分類法を提案する。
当社のフレームワークは、データユーティリティとコントロールのトレードオフに関する構造化された理解を提供し、AIパイプライン全体にわたっています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-03T02:45:51Z) - Governing AI Agents [0.2913760942403036]
本項では、主エージェント問題に関する経済理論と、機関関係に関する共通法学説を概観する。
それは、情報非対称性、差別的権威、忠誠といった問題を含む、AIエージェントから生じる問題を特定する。
包括性、可視性、責任のガバナンス原則をサポートするためには、新しい技術的および法的基盤が必要である、と氏は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-14T07:55:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。