論文の概要: Change-Provenant Supervision: Governing Learned Artifacts Under Policy Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.28574v1
• Date: Fri, 21 Aug 2026 17:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:56.03945
• Title: Change-Provenant Supervision: Governing Learned Artifacts Under Policy Change
• Title（参考訳）: 変革が引き起こすスーパービジョン:学習した成果物を政策変更で支配する
• Abstract要約: 依存グラフは、省略されたエッジを含まないことを証明できない。 学習したアーティファクトにとって、グラフスコープによる無効化は、権限変更後の入場を正当化するものではない。 我々は記録された系統を分離し、影響範囲と依存性の説明を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A recorded dependency graph cannot certify that it contains no omitted edge. For learned artifacts, graph-scoped invalidation therefore cannot by itself justify admission after authority changes, especially when output testing misses a provenance-stale derivation. We separate recorded lineage, which proposes impact scope and a dependency explanation, from independent current-contract revalidation of every retained target, which supplies soundness relative to the declared contract. We evaluate this design in two evidence layers. Four Qwen3-14B LoRA packages bind 1.028 GB of adapter bytes to training and authority records. Stale and full-fresh adapters trained on mutually exclusive versioned supervision emitted identical plans on all 80 tested authority-neutral inputs. Byte-derived reconstruction and a sealed current-contract ledger nevertheless refused the stale and naive-append packages and admitted full-fresh and lineage-selective packages. In a controlled harness with six role-separated amendments, transitive lineage recovered all 40 semantically invalidated amendment-target pairs while nominating 56 impact candidates, compared with 120 under document-wide invalidation. All 56 had a declared path to an amended clause, although 16 remained content-valid. Omitting one load-bearing edge per amendment reduced semantic recall to 34/40 while independent revalidation refused all six affected packages. The results establish properties of a controlled governance mechanism, not an enterprise invalidation rate, unlearning result, operationally optimal workflow, or measured total-cost reduction.
• Abstract（参考訳）: 記録された依存グラフは、省略されたエッジを含まないことを証明できない。 学習成果物にとって、グラフスコープによる無効化は、権限変更後の入場を正当化することはできない。 我々は、記録された記録系統を、記録された契約に対する音質を伝達する、各保持対象の独立なコントラスト回帰から、影響範囲と依存性説明を提案する。 この設計を2つのエビデンス層で評価する。 4つのQwen3-14B LoRAパッケージは1.028GBのアダプタバイトをトレーニングとオーソリティレコードに結合する。 ステールとフルフレッシュのアダプタは、相互に排他的にバージョンアップされた監督で訓練され、80の試験された権限-中立な入力について同一の計画を出力した。 バイト由来の再構築とシール付きコントラクション台帳は,古いパッケージとナイーブアペンドパッケージを拒絶し,フルフレッシュパッケージとライン選択パッケージを認めた。 6つの役割分離された修正で制御されたハーネスにおいて、推移的系統は、意味論的に無効化された40の修正ターゲットペア全てを回収し、56のインパクト候補を指名した。 全56条は修正条項へのパスが宣言されたが、16条は内容が無効のままだった。 修正1回あたり1回の負荷負担エッジを省略すると、セマンティックリコールは34/40に削減され、独立した再検証は6つの影響を受けるパッケージ全てを拒否した。 結果は、企業の無効化率や未学習結果、オペレーショナルに最適なワークフロー、総コスト削減などではなく、管理されたガバナンスメカニズムの特性を確立する。

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