論文の概要: Defining AI-Native Systems: Autonomy as Revision Authority

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21659v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 22:58:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:56.946249
• Title: Defining AI-Native Systems: Autonomy as Revision Authority
• Title（参考訳）: AI-Nativeシステムの定義 - リビジョンオーソリティとしての自律性
• Abstract要約: 「AIネイティブ」は、正確な技術的定義を持たないマーケティング用語である。 私たちは、システム自身の決定に対するオーソリティという、単一の軸に沿って、AIネイティブ性を定義します。 さらに、エスカレーション検出器、検証手順、検証されたフォールバックが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.865922711712499
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI has begun to write systems code: agents now synthesize, verify, and deploy system components. Despite this shift, "AI-native" remains a marketing term with no precise technical definition. This paper gives it one. We define AI-nativeness along a single axis---authority over the system's own decisions rather than by the capability of the underlying AI models. Building on a decision-level model of a system, we distinguish occupancy (who executes a decision) from revision authority (who may change it), organize revision authority into a ladder---self-tuning, self-rewriting, self-architecting and define a system as AI-native when an AI autonomously rewrites the system's own implementations. The definition further requires an escalation detector, a verification procedure, and a verified fallback, while leaving purpose and correctness human-owned.
• Abstract（参考訳）: AIはシステムコードを書き始め、エージェントはシステムコンポーネントを合成、検証、デプロイする。 このシフトにもかかわらず、"AIネイティブ"は正確な技術的定義を持たないマーケティング用語のままである。 この論文はそれを1つ与える。 私たちは、基盤となるAIモデルの能力よりも、システム自身の決定に対するオーソリティを、単一の軸に沿って、AIネイティブ性を定義します。 システムの意思決定レベルモデルに基づいて、リビジョン権限(その決定を実行する)とリビジョン権限(変更する可能性がある)を区別し、リビジョン権限をラダーに編成する。 さらに、エスカレーション検出器、検証手順、検証されたフォールバックが必要であるが、目的と正確性は人間に委ねられている。

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