信頼できるAIエージェントのための金融リスク管理：信頼の定量化
AIエージェントの失敗によるユーザー損害を補償する「Agentic Risk Standard (ARS)」が提案されました。
AI倫理
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構造的ガバナンスの機械化された基盤：統制された知能のための機械検証済み証明
AIシステムのガバナンス理論に関する5つの主要な結果と、それらをCoqで機械検証した研究が発表されました。
2つの境界線：行動AIガバナンスが構造的に失敗する理由
AIシステムが実行する行動に対するガバナンスが、構造的な欠陥により機能不全に陥る問題を指摘する論文が…
AIワークフローアーキテクチャにおける効果透過型ガバナンス：意味保存、表現の最小性、および決定可能性の境界
AIワークフローに構造的なガバナンスを適用しても、内部の計算表現力を損なわないことを形式的に証明しま…
統治された実行の代数的意味論：モノイド圏、効果代数、および共終境界
統治された実行の代数的意味論が発表され、ガバナンスが公理化され、構成可能で、表現可能性と共終である…
進化ゲーム理論の視点からショートカット学習を解明
深層学習モデルがデータ内の非本質的な特徴に依存する「ショートカット学習」の発生メカニズムを理論的に…
集合知は単一の強化学習エージェントである
ミツバチの集合知が、単一のオンライン強化学習エージェントとして機能することを理論的に証明しました。
LLMベースのデータ拡張における下流タスクでのバイアス継承の理解と軽減
LLMによるデータ拡張が下流タスクの性能に与えるバイアス継承の問題を体系的に調査しました。
SPRINT：秘密ピクセル再構築による生成画像の堅牢なモデル帰属
AI生成画像の出所モデルを特定する新しい手法「SPRINT」が、適応型攻撃に対して高い堅牢性を示すことが発…
合成データは疫学における実世界の知見を再現できるか？敵対的ランダムフォレストを用いた再現研究
敵対的ランダムフォレスト（ARF）で生成した合成データが、疫学研究の実世界の結果を再現できることが示さ…
経験的意識に対する進化的認知圧について：機械にそれは必要か？
機械に経験的意識が必要かという問いに対し、生物の進化過程から計算論的に考察した論文が発表されました。
マルチモーダルRAGシステムはデータ漏洩するのか？メンバーシップ推論と画像キャプション検索攻撃の包括的評価
マルチモーダルRAGシステムが、学習データに含まれる画像やそのキャプションなどのプライベート情報を漏洩…