論文の概要: Who is the 'I' in AI? Establishing Decentralized Identity and Accountability for Autonomous Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17126v1
- Date: Mon, 12 Oct 2026 17:15:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.426134
- Title: Who is the 'I' in AI? Establishing Decentralized Identity and Accountability for Autonomous Agents
- Title（参考訳）: AIにおける「私」とは何か? 自律エージェントのための分散型IDと説明責任を確立する
- Abstract要約: 本稿では、自己主権のアイデンティティ原則に根ざした分散AIアイデンティティを確立するための新しいフレームワークを紹介する。
本稿では,ユーザとAIエージェントを明確に区別する形式モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23453441553817037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of autonomous AI agents in decentralized ecosystems challenges existing identity paradigms. While human identity is traditionally anchored in biological and/or self-asserted attributes and government credentials, AI agents lack a standardized definition of selfhood, creating critical gaps in trust and accountability. This paper introduces a novel framework for establishing Decentralized AI Identity rooted in Self-sovereign identity (SSI) principles. We propose a formal model that clearly distinguishes human users and AI agents, enabling distinct verification logic for each class while maintaining a unified identity calculus. The central to our contribution is the ABCD Framework, a multi-layered approach to agent identification and verification: (A) Algorithmic Fingerprint, which binds the identity to static model architectures and provenance; (B) Behavioural Fingerprint, which verifies dynamic performance metrics over time; (C) Cryptographic Identity, which anchors the agent via Decentralized Identifiers (DIDs) and (D) Delegation, which cryptographically binds agent actions to respective human accountability. By orthogonalizing these dimensions, we model how systems can enforce granular trust policies ranging from simple authentication to complex liability assignment, thereby solving the black box identity problem in the autonomous economic activities of AI agents.
- Abstract（参考訳）: 分散エコシステムにおける自律型AIエージェントの急速な普及は、既存のアイデンティティパラダイムに挑戦する。
人間のアイデンティティは、伝統的に生物学的および/またはセルフアサートされた属性と政府の認証に固定されているが、AIエージェントは自己の標準化された定義を欠いているため、信頼と説明責任に重大なギャップが生じる。
本稿では,SSI(Self-Sovereign Identity)の原則に根ざした分散AIアイデンティティを確立するための新しいフレームワークを紹介する。
本稿では,ユーザとAIエージェントを明確に区別し,統一されたアイデンティティ計算を維持しつつ,各クラスに対して異なる検証ロジックを実現する形式モデルを提案する。
A) 静的モデルアーキテクチャと証明にIDをバインドするアルゴリズム的フィンガープリント、(B) 動的パフォーマンスメトリクスを時間とともに検証する振る舞い的フィンガープリント、(C) 分散識別子(DID)と(D) デリゲーションを通じてエージェントをアンロックする暗号的アイデンティティ。
これらの次元を直交化することにより、単純な認証から複雑な負債割り当てまで、システムがどのようにきめ細かい信頼ポリシーを強制するかをモデル化し、AIエージェントの自律的経済活動におけるブラックボックスアイデンティティの問題を解決する。
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