We present a machine-checked formalization of structurally governed AI workflow architectures and prove that effect-level governance can be imposed without reducing internal computational expressivity. Using Interaction Trees in Rocq 8.19, we define a governance operator G that mediates all effectful directives, including memory access, external calls, and oracle (LLM) queries. Our development compiles with 0 admitted lemmas and consists of 36 modules, ~12,000 lines of Rocq, and 454 theorems. We establishseven properties: (P1) governed Turing completeness, (P2) governed oracle expressivity, (P3) a decidability boundary in which governance predicates are total and closed under Boolean composition while semantic program properties remain non-trivial and undecidable by governance, (P4) goal preservation for permitted executions, (P5) expressive minimality of primitive capabilities (compute, memory, reasoning, external call, observability), (P6) subsumption asymmetry showing structural governance strictly subsumes content-level filtering, and (P7) semantic transparency: on all executions where governance permits, the governed interpretation is observationally equivalent (modulo governance-only events) to the ungoverned interpretation. Together, these results show that governance and computational expressivity are orthogonal dimensions: governance constrains the effect boundary of programs while remaining semantically transparent to internal computation.


翻译:我们提出了一种经过机器验证的形式化框架,用于描述结构治理的AI工作流架构,并证明在不降低内部计算表达能力的前提下,效果层面的治理是可实施的。利用Rocq 8.19中的交互树,我们定义了一个治理算子G,该算子调控所有效果性指令,包括内存访问、外部调用以及预言机(大语言模型)查询。我们的开发工作无任何待证明引理,包含36个模块、约12000行Rocq代码及454条定理。我们建立了七个性质:(P1) 受治理的图灵完备性,(P2) 受治理的预言机表达能力,(P3) 一个可判定性边界:在此边界内,治理谓词是完备的且在布尔组合下封闭,而语义程序性质仍保持非平凡且不可被治理判定,(P4) 许可执行的目标保持性,(P5) 原始能力(计算、内存、推理、外部调用、可观测性)的表达最小性,(P6) 包容不对称性:结构治理严格包容内容级过滤,(P7) 语义透明性:在所有被治理许可的执行中,受治理的解释(排除纯治理事件)与无治理的解释在观测上等价。这些结果共同表明:治理与计算表达能力是正交维度——治理约束程序的效果边界,同时对内部计算保持语义透明。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
AI 智能体系统:体系架构、应用场景及评估范式
《人工智能安全治理框架》2.0版发布,90页pdf
专知会员服务
23+阅读 · 2025年10月8日
人工智能治理的未来
专知会员服务
30+阅读 · 2025年8月3日
新加坡-生成式AI的治理框架模型,23页pdf
专知会员服务
59+阅读 · 2024年2月4日
信通院最新发布!《AI 框架发展白皮书(2022年)》
专知会员服务
92+阅读 · 2022年2月27日
重磅!AI框架发展白皮书(2022年),44页pdf
专知
28+阅读 · 2022年2月27日
AI可解释性文献列表
专知
43+阅读 · 2019年10月7日
tensorflow系列笔记:流程,概念和代码解析
北京思腾合力科技有限公司
30+阅读 · 2017年11月11日
【强化学习】强化学习+深度学习=人工智能
产业智能官
55+阅读 · 2017年8月11日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
0+阅读 · 31分钟前
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
1+阅读 · 48分钟前
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员