論文の概要: The Two Boundaries: Why Behavioral AI Governance Fails Structurally

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27292v2
• Date: Tue, 05 May 2026 10:43:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 14:45:21.140484
• Title: The Two Boundaries: Why Behavioral AI Governance Fails Structurally
• Title（参考訳）: 2つの境界 - 行動AIガバナンスが構造的に失敗する理由
• Abstract要約: 私たちは、AIシステムが世界で果たす効果のガバナンス、アクションに重点を置いています。 ライスの定理は、このギャップがチューリング完全アーキテクチャの一般的な場合では決定できないことを証明している。 我々は,任意のAIガバナンスシステムの検証可能な基準として,コーディネートガバナンスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Every system that performs effects has two boundaries: what it can do (expressiveness) and what governance covers (governance). In nearly all deployed AI systems, these boundaries are defined independently, creating three regions: governed capabilities (the only useful region), ungoverned capabilities (risk), and governance policies that address non-existent capabilities (theater). Two of the three regions are failure modes. We focus on the governance of effects: actions that AI systems perform in the world (API calls, database writes, tool invocations). This is distinct from the governance of model outputs (content quality, bias, fairness), which operates at a different level and requires different mechanisms. We present a formal framework for analyzing this structural gap. Rice's theorem (1953) proves the gap is undecidable in the general case for any Turing-complete architecture that attempts to govern effects behaviorally: no algorithm can decide non-trivial semantic properties of arbitrary programs, including the property "this program's effects comply with the governance policy." We define coterminous governance: a system property where the expressivenessboundary equals the governance boundary. We show that coterminous governance requires an architectural decision (separatingcomputation from effect) rather than a governance layer added after the fact. We show that structural governance under this separation subsumes separate governance infrastructure: governance checks become part of the execution pipeline rather than a second system running alongside it. We propose coterminous governance as the testable criterion for any AI governance system: either the two boundaries are provably identical, or risk and theater are structurally inevitable. Proofs are mechanized in Coq (454 theorems, 36 modules, 0 admitted).
• Abstract（参考訳）: 効果を発揮するすべてのシステムは、できること(表現力)とガバナンスがカバーすること(統治)の2つの境界を持っています。 ほぼすべてのデプロイされたAIシステムにおいて、これらのバウンダリは独立して定義され、管理機能(唯一の有用な領域)、未使用機能(リスク)、非存在機能(テーマ)に対処するガバナンスポリシの3つのリージョンを生成する。 3つの領域のうち2つは障害モードである。 私たちは、AIシステムが世界で実行するアクション(API呼び出し、データベース書き込み、ツール呼び出し)のガバナンスに重点を置いています。 これは、異なるレベルで動作し、異なるメカニズムを必要とするモデルアウトプット(コンテンツ品質、バイアス、公平性)のガバナンスとは異なる。 この構造的ギャップを分析するための公式な枠組みを提示する。 ライスの定理(1953年)は、効果を行動的に支配しようとするチューリング完全アーキテクチャの一般的な場合において、ギャップは決定不可能であると証明した: 任意のプログラムの非自明な意味的性質を決定できるアルゴリズムは存在しない。 表現力境界がガバナンス境界と等しいシステムプロパティ。 決定的なガバナンスには、後続のガバナンス層ではなく、アーキテクチャ上の決定(効果から計算を分離する)が必要です。 この分離の下での構造的なガバナンスは、別のガバナンスインフラストラクチャを前提としています。 我々は、AIガバナンスシステムのテスト可能な基準として、コーフィナリティガバナンスを提案する。 証明は Coq (454の定理、36の加群、0) で機械化される。

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