More Is Different：AIネイティブなソフトウェア・エコシステムにおける創発（エマージェンス）の理論に向けて

arXiv cs.AI / 2026/4/23

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要点

本論文は、マルチエージェントAIシステムが、個々のエージェントが正しく振る舞っていてもソフトウェア・エコシステム全体を劣化させうる一方、その挙動を従来のソフトウェア工学の理論だけでは十分に説明できないと主張している。
AIネイティブなソフトウェア・エコシステムは複雑適応系（CAS）として捉えるべきだとし、建築的エントロピー、連鎖的障害、理解度の負債といった創発的な問題は、単一コンポーネントではなくエージェント間の相互作用から主に生じると論じている。
著者らは、ホランドのCASの主要な性質を観測可能なエコシステムのダイナミクスに対応づけ、AIネイティブなエコシステムをマイクロサービスや一般的なオープンソース・ネットワークと区別している。
「因果的創発」を測定するための手法を提示し、ミクロの状態変数や粗視化（coarse-graining）関数を定義することで、エコシステム規模の検証可能性を高めようとしている。
さらに、反証可能な7つの命題を提示し、それが確かならレーマンの法則を覆す／拡張する可能性があり、結果次第ではAIネイティブ・システムのガバナンスの主機構としてエコシステム規模のモニタリングが必要になると述べている。

Abstract

ソフトウェア工学は本質的な課題に直面している。すなわち、マルチエージェントAIシステムが、従来の理論によって説明できない形で失敗することである。個々のエージェントは正しく振る舞うにもかかわらず、それらの相互作用によってシステム全体のエコシステムが劣化し、ソフトウェアの進化に関する理解の欠落が明らかになる。本論文は、AIネイティブなソフトウェア・エコシステムを複雑適応系（CAS）として研究すべきだと主張する。そこでは、建築的エントロピー、カスケード故障（連鎖的障害）、理解負債といった創発的性質が、個々の構成要素ではなく、それらの相互作用から生じる。我々は、Hollandの6つのCAS特性を、観測可能なエコシステムのダイナミクスへと対応づけ、これらのシステムをマイクロサービスやオープンソースのネットワークと区別する。因果的創発を測定するために、ミクロレベルの状態変数、粗視化（coarse-graining）関数、そして扱いやすい計測の枠組みを定義する。7つの反証可能な命題が、CAS理論とソフトウェア進化を結びつける。これにより、エージェントレベルの仮定が破綻する場合には、Lehmanの法則への挑戦、あるいは拡張が行われる。もし確認されれば、この結果は根本的な転換を要求するだろう。すなわち、AIネイティブ・システムにおけるガバナンスの主要メカニズムとして、エコシステム全体のモニタリングを位置づける必要がある。もし反証されれば、既存の理論は、段階的な更新だけで済むかもしれない。いずれにせよ、本研究は私たちに次の問いを突きつける。すなわち、ソフトウェア工学の中核となる前提は、自律エージェントの時代に耐えうるのだろうか？