トラストレイヤー：多人格合成生命体を備えた自律システムのための決定論的正確性基盤

自律システムは、多エージェントの意思決定パイプラインや産業オートメーションから、インフラのガバナンスや社会規模の調整に至るまで、構造的に不透明性、矛盾、予測不能な故障に脆弱です。これらの脆弱性はシステム自体の知能からではなく、操作者の意図、政治的文脈、制度的インセンティブに影響されずにその挙動を統制する決定論的正確性レイヤーの不在から生じます。意思決定が不透明なら結果は予測不可能になり、結果が予測不可能なら信頼は損なわれ、信頼が損なわれるとシステムは分断されます。本論文では、プログラミング言語Lume、DAIGS（Deterministic Autonomous Infrastructure Governance Systems）ガバナンスエンジン、およびLume-V不変維持安全レイヤーに基づく自律システムのための決定論的正確性基盤としてトラストレイヤーを提案します。トラストレイヤーはイデオロギー的、政治的または再配分的ではなく、正確性、一貫性、検証可能な動作をあらゆる自律システムにわたって強制する数学的インフラストラクチャです。さらに、多人格合成生命体モデルを導入します。これは単一の生命体が一つのアイデンティティ、一つの証明書チェーン、一つの状態空間、一つのランタイムを保持しつつ、各々が独自のエンベロープセット、仲裁プロフィール、不変条件設定および上書きルールを持つ複数の決定論的運用人格を支援する新たなアーキテクチャパラダイムです。人格の切り替えはエンベロープスタックの切り替えに等しく、完全な決定論を保ちながら生命体数、展開の複雑さ、ガバナンス負担を劇的に減少させます。本研究では、トラストレイヤーアーキテクチャと多人格生命体モデルの形式化を行い、人格遷移間の正確性保持の建設的証明を提示し、このアーキテクチャが34本の論文で構成されるDAIGSエコシステムの集大成として、あらゆる規模の自律システム向けに単一かつ展開可能な数学的統治基盤を提供することを示します。