論文の概要: Civilizational Metamaterials: Engineering Coordination Under Capability Gradients and Structural Turbulence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00235v1
- Date: Fri, 29 May 2026 18:10:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.169856
- Title: Civilizational Metamaterials: Engineering Coordination Under Capability Gradients and Structural Turbulence
- Title（参考訳）: 文明メタマテリアル:機能勾配と構造乱流下における工学的コーディネーション
- Abstract要約: ガバナンスは規範的な規律からエンジニアリングの規律に移行しなければなりません。
メタマテリアルの物理にインスパイアされた形式的な枠組みを開発し、この遷移を定量的かつ検証可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We argue that governance must transition from a normative discipline to an engineering discipline, and we develop a formal framework, inspired by the physics of metamaterials, to make this transition quantitative and testable. Artificial General Intelligence affects civilization primarily by increasing decision velocity while human verification capacity remains bounded. When the cost of validating AI-generated outputs exceeds the expected utility of acting on them, rational agents default to inaction: a stable but catastrophic Nash equilibrium we term the Freezing Equilibrium. Drawing on metamaterials, where emergent macro-properties arise from designed microstructure, we develop a phenomenological constitutive law for institutional coordination: $R_{\mathrm{eff}} = β\cdot (1-ρ) \cdot (1-τ) \cdot (1-γρτ)$, where $β$ is the decision branching factor, $ρ$ is provenance fidelity, $τ$ is the verification rate, and $γ\in [0,1]$ captures correlated-detection synergy between provenance and verification failures. The model predicts a sharp phase transition between self-healing ($R_{\mathrm{eff}} < 1$) and self-destabilizing ($R_{\mathrm{eff}} > 1$) regimes. We introduce a three-class provenance taxonomy: cryptographic, institutional, and context binding, and derive four falsifiable hypotheses with a proposed 12-week stepped-wedge cluster-randomized trial in government grant review panels. The framework bridges AI alignment theory and institutional design.
- Abstract（参考訳）: 我々は、ガバナンスは規範的な規律からエンジニアリングの規律に移行しなくてはならないと論じ、メタマテリアルの物理学に触発された正式な枠組みを開発し、この移行を定量的かつ検証可能にする。
人工知能は、人間の検証能力が限界を保っている間、意思決定速度の増加によって文明に影響を及ぼす。
AI生成された出力を検証するコストが、それらに作用する期待されるユーティリティを超えると、合理的なエージェントはデフォルトで不作用となる: 安定だが破滅的なナッシュ均衡は、凍結平衡(Freezing Equilibrium)と呼ぶ。
R_{\mathrm{eff}} = β\cdot (1-ρ) \cdot (1-τ) \cdot (1-γρτ)$, where $β$ is the decision branching factor, $ρ$ is provenance fidelity, $τ$ is the confirmed rate, $γ\in [0,1]$ captures correlation-detection synergy between provenance and confirmed failures。
このモデルは自己修復(R_{\mathrm{eff}} < 1$)と自己安定化(R_{\mathrm{eff}} > 1$)の急激な相転移を予測する。
我々は,暗号学,制度学,文脈結合という3つの分類法を導入し,12週間の段階的なクラスタランダム化試験を政府認可審査パネルで提案した4つの仮説を導出した。
このフレームワークはAIアライメント理論と制度設計を橋渡しする。
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