論文の概要: Effect-Transparent Governance for AI Workflow Architectures: Semantic Preservation, Expressive Minimality, and Decidability Boundaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01030v2
- Date: Tue, 05 May 2026 10:41:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 14:45:21.232839
- Title: Effect-Transparent Governance for AI Workflow Architectures: Semantic Preservation, Expressive Minimality, and Decidability Boundaries
- Title（参考訳）: AIワークフローアーキテクチャのエフェクト・透明ガバナンス:意味的保存、表現的最小性、決定可能性境界
- Authors: Alan L. McCann,
- Abstract要約: 構造的に管理されたAIワークフローアーキテクチャのマシンチェック形式化を提案する。
我々は、内部の計算表現性を低下させることなく、効果レベルのガバナンスを課すことを証明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We present a machine-checked formalization of structurally governed AI workflow architectures and prove that effect-level governance can be imposed without reducing internal computational expressivity. Using Interaction Trees in Rocq 8.19, we define a governance operator G that mediates all effectful directives, including memory access, external calls, and oracle (LLM) queries. Our development compiles with 0 admitted lemmas and consists of 36 modules, ~12,000 lines of Rocq, and 454 theorems. We establishseven properties: (P1) governed Turing completeness, (P2) governed oracle expressivity, (P3) a decidability boundary in which governance predicates are total and closed under Boolean composition while semantic program properties remain non-trivial and undecidable by governance, (P4) goal preservation for permitted executions, (P5) expressive minimality of primitive capabilities (compute, memory, reasoning, external call, observability), (P6) subsumption asymmetry showing structural governance strictly subsumes content-level filtering, and (P7) semantic transparency: on all executions where governance permits, the governed interpretation is observationally equivalent (modulo governance-only events) to the ungoverned interpretation. Together, these results show that governance and computational expressivity are orthogonal dimensions: governance constrains the effect boundary of programs while remaining semantically transparent to internal computation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、構造的に管理されたAIワークフローアーキテクチャをマシンチェックで形式化し、内部の計算表現性を低下させることなく、効果レベルのガバナンスを適用できることを証明する。
Rocq 8.19のInteraction Treesを使用して、メモリアクセス、外部呼び出し、オラクル(LLM)クエリを含む、すべての効果的な指示を仲介するガバナンス演算子Gを定義する。
我々の開発は 0 の補題でコンパイルされ、36 個の加群、Rocq の 12,000 行、454 の定理からなる。
P1) 支配的チューリング完全性、(P2) 支配的オラクル表現性、(P3) 支配的述語がブール構成の下で総括的かつ閉鎖的である決定可能性境界、(P4) 許可された実行の目的保存、(P5) 原始的能力(計算、メモリ、推論、外部呼び出し、可観測性)の表現的最小性、(P6) 統治的ガバナンスがコンテンツレベルのフィルタリングを厳密に仮定していること、(P7) 意味的透明性: 統治が許諾されたすべての実行において、支配的解釈は、未解決の解釈に相互に等価である(モジュール的ガバナンスのみのイベント)。
これらの結果は、ガバナンスと計算表現性は直交次元であることを示している:ガバナンスはプログラムの効果境界を制約するが、内部計算には意味的に透過的である。
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