説明（要約）：本論文は、MiFID II や EU AI 法を含むヨーロッパの規制枠組みに明示的に準拠するよう設計された金融AIシステムのためのガバナンスファースト認知アーキテクチャを提案します。この研究は、推奨、配分、検証、実行グレードの結論などの出力を意図的に抑制する「支配された沈黙」概念を、単なるコンプライアンスの後付けではなく、主要な設計原則として導入します。企業分析、ポートフォリオリスク分析、非対称診断の三つの分析エージェントを通じて、このアーキテクチャは、金融AIが如何に意味のある分析価値を提供しながら、構造的に権限、行動可能性、決定の代替を拒絶するかを示します。本論文は、金融AIにおける規制の整合性が主にアーキテクチャ的な問題であり、開示の問題ではないことを主張し、安全な展開のための法的に強制可能なガバナンス層、フェイルファーストロジック、および終了ルールを提案します。
テオドール・ミンチェフ（サン）がこの問題を研究しました。