理解度ゲート型エージェント経済：AIの経済的自律性のためのロバスト性優先アーキテクチャ

要旨: AIエージェントはますます経済的主体性を付与されつつある（取引の実行、予算の管理、契約の交渉、サブエージェントの生成を含む）、しかし現行の枠組みはこの主体性を、運用上の堅牢性と経験的に相関しない能力ベンチマークで制限している。私たちは、理解ゲート付きエージェント経済（CGAE）、敵対的な頑健性監査から導出された検証済みの理解関数によってエージェントの経済的権限が上限付けられる形式的アーキテクチャを導入する。ゲーティング機構は、3つの直交する頑健性次元（制約遵守（CDCTで測定）、認識論的完全性（DDFTで測定）、行動の整合性（AGTで測定））を横断的に機能させ、固有の幻覚率が横断的な診断として機能する。私たちは、頑健性ベクトルを離散的な経済階層へ写像する最も弱いリンクのゲート関数を定義し、次の3つの性質を証明する。 (1) 有界な経済的露出、最大の財務責任が検証済みの頑健性の関数であることを保証する； (2) インセンティブ適合的な頑健性投資、合理的なエージェントが能力を拡大するだけでなく頑健性を向上させることによって利益を最大化することを示す； (3) 単調な安全性スケーリング、経済が成長しても系全体の安全性が低下しないことを示す。アーキテクチャには、認証後の漂移を防ぐ時間的減衰と確率的再監査機構が含まれる。CGAEは、経験的AI頑健性評価と経済ガバナンスの最初の形式的な橋渡しを提供し、安全性を規制上の負担から競争上の優位性へと転換する。