AI Trust OS — 自律型AIの可観測性とゼロトラスト準拠のための、継続的ガバナンス・フレームワーク

要旨: 大規模言語モデル、検索拡張生成（RAG）パイプライン、多代理人（マルチエージェント）AIワークフローの加速的な導入は、構造的なガバナンス危機を生み出しました。組織は、見えないものを統治することができず、既存の決定論的なWebアプリケーション向けに構築されたコンプライアンス手法は、正式な監督なしにエンジニアリングチーム間で創発するAIシステムを発見したり、継続的に検証したりするための仕組みを提供していません。その結果、規制当局がAIガバナンス成熟度の証明として求めるものと、組織が提示できるものとの間に信頼ギャップが拡大しています。本論文は、継続的かつ自律的なAI可観測性（observability）とゼロトラスト・コンプライアンスのためのガバナンス・アーキテクチャである「AI Trust OS」を提案します。AI Trust OSは、コンプライアンスを常時稼働のテレメトリ駆動型のオペレーティングレイヤとして再概念化し、その中でAIシステムは可観測性シグナルによって発見され、制御アサーションは自動プローブによって収集され、信頼成果物（trust artifacts）が継続的に合成されます。この枠組みは、4つの原則に基づきます。すなわち、先手を打った発見、手作業によるアテステーションではなくテレメトリによる証拠、時点（point-in-time）監査ではなく継続的な姿勢、ポリシードキュメントに頼った信頼ではなくアーキテクチャに裏付けられた証明です。この枠組みは、エフェメラルな読み取り専用プローブが構造メタデータを検証する一方で、ソースコードやペイロードレベルのPIIを取り込まない、ゼロトラストのテレメトリ境界によって機能します。AI Observability Extractor AgentはLangSmithおよびDatadogのLLMテレメトリをスキャンし、未ドキュメントのAIシステムを自動的に登録するとともに、ガバナンスを組織の自己申告から、経験的な機械による観測へと移行させます。ISO 42001、EU AI Act、SOC 2、GDPR、HIPAAの枠組みで評価した結果、本論文は、テレメトリ・ファーストのAIガバナンスが、エンタープライズの信頼がどのように生成され、どのように示されるかに関する分類上のアーキテクチャ的転換であることを論じます。