アクティブ・インフェレンス：AIシステムにおけるエージェンシーのフェノタイピング手法？

arXiv cs.AI / 2026/4/28

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要点

本論文は、AIにおける「エージェンシー（主体性）」の既存の定義が不十分であるとして、意図性・合理性・説明可能性に基づく最小限で検査可能な枠組みを提案している。
この枠組みを、事後の信念・事前の嗜好・期待自由エネルギーの最小化により行動連鎖が駆動される、変分的な形での部分観測マルコフ決定過程として具体化している。
Tメイズのベンチマークを用い、エンパワメント（行動と予測される観測の間のチャネル容量）が、生成モデルの構造操作によってゼロ／中間／高エージェンシーのフェノタイプを実務的に識別できることを示している。
さらに、エピステミック・フォレージングによって曖昧さを解消する際には、外部制約への依存から内部の事前嗜好の調整へと、効果的なガバナンスが体系的に移行すべきだと結論づけている。
総じて、本研究は計算論的な「エージェンシーのフェノタイピング」手法をAIガバナンス戦略へつなぐ橋を提供している。