論文の概要: Is Decentralized AI Governable? From Regulative Policy to Constitutive Protocol
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24538v1
- Date: Sat, 23 May 2026 12:09:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.17218
- Title: Is Decentralized AI Governable? From Regulative Policy to Constitutive Protocol
- Title（参考訳）: 分散AIは統治可能か? 規制政策から構成プロトコルへ
- Authors: Botao Amber Hu, Helena Rong,
- Abstract要約: DeAIを6層分散スタックとして解析する。
ガバナンスの方針からプロトコルへの転換を主張します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5755923640031846
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Every major framework for governing artificial intelligence presupposes an identifiable entity -- a developer, deployer, or operator -- who can be held responsible and compelled to comply. Decentralized AI (DeAI) dissolves this presupposition. We analyze DeAI as a six-layer decentralizing stack -- model, training, compute, harness, identity, and ownership -- and show how partial decentralization across layers compounds into what we call the \emph{governance vacuum}: a condition in which AI systems are consequential enough to require governance but lack the properties that existing frameworks presuppose in their targets. This vacuum takes two analytically distinct forms: an \emph{accountability gap}, where no addressable principal can be identified, and an \emph{incapacitation gap}, where even an identified principal cannot alter the running system. We demonstrate that these failures are not merely jurisdictional but defeat every presupposition of governance through normative address -- the communication of rules to a comprehending, responsive agent. Drawing on Lessig's modalities of regulation and Searle's distinction between regulative and constitutive rules, we argue for a shift in the locus of governance from policy to protocol, from normative address to architectural constraint. Protocol-based constitutive governance does not address the agents operating within a system but shapes the substrate that determines what kinds of actions are possible within it. We identify four ethical conditions -- legitimacy, contestability, transparency, and non-domination -- that such governance must satisfy to avoid degenerating into unaccountable technocratic power, and we argue that the central political challenge of governing AI in a decentralized world is reconstructing forms of democratic authorization for architectural choices that persist after the ordinary chain of policy has broken down.
- Abstract（参考訳）: 人工知能を管理するすべての主要なフレームワークは、責任を持ち、従わざるを得ない、識別可能なエンティティ(開発者、デプロイ者、オペレーター)を前提としている。
分散AI(DeAI)はこの前提を解消する。
DeAIはモデル、トレーニング、計算、ハーネス、アイデンティティ、オーナシップの6層分散スタックとして分析し、レイヤー間の部分分散化が、私たちが"emph{governance vacuum}"と呼ぶものへとどのように移行するかを示します。
この真空は、アドレス可能な主元を特定できないような \emph{accountability gap} と、同定された主元でさえ実行系を変更することができない \emph{incapacitation gap} という2つの分析的な形式を取る。
これらの失敗は単なる司法権ではなく、規範的アドレス(ルールを解釈し応答するエージェントに伝達する)を通じて、ガバナンスの前提を全て破るものであることを実証します。
規則のモダリティと、規則と構成規則の区別に基づいて、我々は、規範的アドレスからアーキテクチャ的制約へ、ガバナンスの軌跡を政策からプロトコルへ移行させることを論じる。
プロトコルベースの構成的ガバナンスは、システム内で動作しているエージェントに対処するのではなく、その内部で可能なアクションの種類を決定する基質を形成する。
我々は、このようなガバナンスが非可算な技術的権力への退化を避けるために満たさなければならない4つの倫理的条件、正当性、競争性、透明性、および非支配を識別し、我々は、分散世界でAIを統治する中心的な政治的課題は、通常の政策の連鎖が崩壊した後も続くアーキテクチャ上の選択のための民主的な承認形態を再構築している、と論じる。
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