論文の概要: Neuro-Symbolic Participation Governance for Verifiable AI Agents in Open Digital Twin Ecosystems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00937v1
- Date: Sun, 02 Aug 2026 02:30:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.029973
- Title: Neuro-Symbolic Participation Governance for Verifiable AI Agents in Open Digital Twin Ecosystems
- Title（参考訳）: オープンデジタル双極子生態系における検証可能なAIエージェントの神経回路的参加管理
- Abstract要約: 既存のマルチエージェントシステムは、アイデンティティ、能力、ポリシーコンプライアンスに対する堅牢な検証を欠いていることが多い。
本稿では,協調型ディジタルツイン環境における検証可能なエージェントのための,ニューロシンボリックな分散ガバナンスフレームワークを提案する。
我々の知見は、ニューロシンボリックな分散ガバナンスが、安全な人間と機械のコラボレーションのためのスケーラブルで信頼できる経路を提供することを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.774828297549467
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous AI agents, increasingly empowered by large language models, are becoming important components of human-machine systems for high-stakes decision support in digital twin ecosystems. However, existing multi-agent systems often lack robust verification for identity, capability, and policy compliance, especially in decentralized environments spanning multiple institutions. This paper proposes a neuro-symbolic decentralized governance framework for verifiable agents in collaborative digital twin environments. By representing agents through multi-layer semantic profiles, the framework bridges probabilistic neural reasoning with deterministic institutional governance, thereby supporting trustworthy human-AI collaboration and meaningful human oversight. Capabilities are grounded in formal domain ontologies to enable machine-interpretable, policy-aware, and context-sensitive participation. These credentials, issued by organizational authorities, are validated via blockchain-based smart contracts, ensuring auditable participation without exposing sensitive data. We demonstrate the framework using a decision-support prototype with clinic, digital twin, and wearable provider agents effectively prevents unauthorized interaction and enforces institutional policies with manageable overhead. Our findings suggest that neuro-symbolic decentralized governance provides a scalable and trustworthy pathway for safe human-machine collaboration across institutional boundaries.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルによってますます強化されている自律型AIエージェントは、デジタルツインエコシステムにおける高い意思決定支援のために、人間マシンシステムの重要なコンポーネントになりつつある。
しかし、既存のマルチエージェントシステムは、アイデンティティ、能力、ポリシーコンプライアンスに対する堅牢な検証を欠いていることが多い。
本稿では,協調型ディジタルツイン環境における検証可能なエージェントのための,ニューロシンボリックな分散ガバナンスフレームワークを提案する。
多層セマンティックプロファイルを通じてエージェントを表現することにより、このフレームワークは確率論的神経推論を決定論的機関統治にブリッジし、信頼できる人間とAIのコラボレーションと有意義な人間の監視をサポートする。
機能には、マシン解釈、ポリシー認識、コンテキスト依存の参加を可能にする、正式なドメインオントロジーが組み込まれている。
これらの認証情報は、ブロックチェーンベースのスマートコントラクトを通じて検証され、機密データを侵害することなく、監査可能な参加を保証する。
本稿では,クリニック,デジタルツイン,ウェアラブルプロバイダエージェントを備えた意思決定支援プロトタイプを用いて,不正なインタラクションを効果的に防止し,管理可能なオーバーヘッドで制度的なポリシーを強制する枠組みを実証する。
我々の知見は、神経象徴的な分散ガバナンスが、機関の境界を越えて安全な人間と機械の協調を実現するための、スケーラブルで信頼性の高い経路を提供することを示唆している。
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