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AIDB Daily Papers

AIエージェント時代の委任権:所有権、代理権、および投資インセンティブ

原題: Delegation Rights: Property, Agency, and Investment Incentives in the Age of AI Agents
著者: Yukun Zhang, Kemu Xu
公開日: 2026-06-30 | 分野: セキュリティ プライバシー ガバナンス AIエージェント 経済学 メカニズムデザイン

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • AIエージェントがユーザーの権限を代行する際の「委任権」の概念を定義し、プラットフォームとユーザー間の制御権の配分を分析した。
  • プラットフォームによる一元管理とユーザーによる自由な委任のトレードオフを、不完全契約モデルを用いて経済学的に解明した点が新しい。
  • 検証可能な認証に基づく「認定委任」制度が、リスクを抑制しつつ委任のインセンティブを回復させ、経済的損失を低減することを示した。

Abstract

AI agents increasingly operate inside digital accounts by exercising privileges that users already hold, raising a new control question: whether an existing account entitlement must be exercised manually or may be exercised through a user-authorized automated proxy. We define emph{delegation rights} as the revocable, identity-preserving, scope-limited, and mode-specific authority of an account holder to authorize such proxy execution. We develop a three-party incomplete-contracts model with a User, an AI Agent provider, and a Platform. The contested object is not platform ownership, account transferability, data portability, or unrestricted API access, but residual control over the mode of account execution. Under Platform Control, the platform can protect infrastructure, identity systems, privacy boundaries, and third parties, but its discretionary veto weakens the User--Agent coalition's disagreement payoff and depresses relationship-specific investment. Under User Control, hold-up is reduced, but security, privacy, congestion, and third-party risks may remain insufficiently internalized. We then analyze emph{Certified Delegation}, under which access protection is conditional on verifiable authorization, revocability, auditability, rate-limit compliance, data minimization, and risk mitigation. Certification is therefore not merely a technical safety screen; it is a conditional allocation of residual control. Illustrative mechanism simulations show how this regime can reduce deadweight loss by restoring delegation incentives while bounding residual risk.

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