ガバナンスアーティファクト
このページが対象とするガバナンスファイル
このページは、アイデンティティ、優先順位、限界、コーパスの読解条件を宣言する公開サーフェスに結びついています。以下の順序が、推奨される読解の順序です。
EACレジストリ
/.well-known/eac-registry.json
オープンウェブにおける外部の権威の適格性に関する規範的レジストリ。
- 統御する対象
- 適格な関係、受理可能な権威、衝突の裁定。
- 画定する範囲
- 不当な統合、権威の複製、根拠を示さない暗黙的な裁定。
保証しないこと： グラフやレジストリを記述しても、外因的なソースが内因的な真実になるわけではない。
適格な外因的主張
/eac-claims.json
受理可能な外因的主張のファミリーの境界を定めるサーフェス。
- 統御する対象
- 適格な関係、受理可能な権威、衝突の裁定。
- 画定する範囲
- 不当な統合、権威の複製、根拠を示さない暗黙的な裁定。
保証しないこと： グラフやレジストリを記述しても、外因的なソースが内因的な真実になるわけではない。
EACの衝突
/eac-conflicts.json
外因的な衝突の裁定と、その解決条件を扱うサーフェス。
- 統御する対象
- 適格な関係、受理可能な権威、衝突の裁定。
- 画定する範囲
- 不当な統合、権威の複製、根拠を示さない暗黙的な裁定。
保証しないこと： グラフやレジストリを記述しても、外因的なソースが内因的な真実になるわけではない。
補完的なアーティファクト（3）
これらのサーフェスは主要ブロックを補完します。テーマに応じて、文脈、発見、ルーティング、観察を加えます。
主張レジストリ
/claims.json
公開された主張、その範囲、その宣言上のステータスのレジストリ。
エンティティグラフ
/entity-graph.jsonld
エンティティ、識別子、関係上のアンカーポイントの記述的グラフ。
Markdown版Q-Layer
/response-legitimacy.md
回答の正当性、明確化、正当な非回答のための正規サーフェス。
権威の衝突に対するガバナンス：高度な解釈的裁定
権威の衝突は、評価の対象となりうる二つのソースが、同じ重要属性について両立しない主張を生み出すときに生じる。AIによって解釈されるウェブでは、この衝突は例外ではない。それは構造的なものである。
明示的な裁定ルールがなければ、モデルは統計的なもっともらしさによって判断を下す。このフレームワークは、対抗可能な階層と決定の規律を課す。
「権威の衝突」という意図については、強いソース間の裁定に関する主要記事（英語）を参照すること。正規の定義が用語を安定させ、このフレームワークが運用上の方法を担う。
運用上の定義
権威の衝突に対するガバナンス：正当なソース間の衝突を特定し、性格づけ、裁定すること、または裁定が不可能な場合に正当な非回答を発動することを目的とする、ルールとプロトコルの総体。
衝突の類型
- カノン対外部：一次ソースと第三者ソースとの食い違い
- 外部対外部：互いに矛盾する二つの支配的なソース
- カノン対旧バージョン：時間的な衝突
- 内部対内部（RAG）：閉じたベースのなかで互いに矛盾する文書
- 規範的対記述的：観察された実務と矛盾する形式的なルール
裁定ルール（GCA-1からGCA-10）
GCA-1：明示的な階層
ソースの優先順位を定義する（バージョン管理されたカノン > 認証されたソース > アグリゲーター > フォーラム）。
GCA-2：時間性
最新のバージョンは、その適格性が確認されている場合に優先する。
GCA-3：管轄領域
ソースが権威をもつのは、宣言されたペリメーターの内部においてのみである。
GCA-4：規範的な外挿の禁止
衝突を、ペリメーター外での演繹によって解決することはできない。
GCA-5：証拠の要求
裁定は、解釈トレースと正当化を生み出さなければならない。
GCA-6：裁定が不可能な場合の非回答
どのルールによっても判断を下せない場合、非回答が義務となる。
GCA-7：ロギング
各裁定は記録されなければならない（ソース、適用されたルール、決定）。
GCA-8：定期的な再検証
解決された衝突は、リリース後に再テストされなければならない。
GCA-9：Q-Layerとの整合
裁定ルールは、応答条件に組み込まれなければならない。
GCA-10：マルチAIモニタリング
裁定がモデル間で整合していることを確認する。
裁定のプロセス
- 衝突している属性を特定する。
- ソースを評価する（権威、バージョン、ペリメーター）。
- 宣言された階層を適用する。
- 解釈トレースを作成する。
- 有効な裁定がない場合は、正当な非回答を発動する。
- 決定を記録し、バージョン管理する。
想定されるアーティファクト
- 権威の階層マトリクス
- 検出された衝突のレジストリ
- 裁定のジャーナル
- カノンと出力のギャップに関するレポート
FAQ
なぜモデルに「選ばせ」ないのか？
確率的な選択は、ガバナンス下の裁定ではないからである。
常に決着をつけなければならないのか？
そうではない。決定を下さないことが、最もよく統御された決定でありうる。
主なリスクは何か？
暗黙の裁定を安定させてしまい、それが知覚された真実になることである。
このフレームワークが適用されるとき
このフレームワークは、AIシステムが複数の権威のソースに依存する回答を生成しなければならないときには常に関与する。典型的なトリガーは事実の誤りではなく、構造的な曖昧性である。二つの正当なソースが食い違い、どちらが回答を統御するかを決める明示的なルールをシステムがまったく持っていないのである。実際には、こうした状況は、Q-Layerが応答条件を定義していながら、上流の権威のシグナルが階層化されていないか、十分に規定されていない環境で頻繁に生じる。
このフレームワークは、権威の境界という概念に直接結びついている。宣言された境界がなければ、システムは、能力のあるソースと、単に関連しているように見えるだけのソースとを区別できない。このフレームワークは、構造の水準で解釈ガバナンスとも交わる。裁定ルールはポリシー上の選好ではなく、ガバナンスの基盤である。裁定ルールは、システムが自らのカノンへの忠実性を主張できるのか、それとも実際には制御されない推論を生み出しているのかを決定する。
権威ガバナンスのレイヤー3で活動する組織にとって、このフレームワークは不可欠である。この水準では、環境はカノンの単なる宣言を超えており、競合するシグナルを、追跡可能で監査可能な論理によって扱わなければならない。高度な衝突ガバナンスがなければ、監査可能性についてのいかなる主張も、二つのソースが同じ属性について食い違った時点で崩れる。
External Authority Control（EAC、外部権威管理）のドクトリンは、この点を補強する。権威が正規のペリメーターの外から来るとき、裁定のフレームワークは、外部の利便性によって内部の真実が暗黙のうちに上書きされることを防ぐ唯一の仕組みである。