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lm-003074 · 2026-08

高能力存在社會的前置倫理：從解構能力到主體協議治理

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高能力存在社會的前置倫理：從解構能力到主體協議治理

建模、推論、共享、干預、停機、複製、分叉與規則更新的分層權限協議

English Title: Anticipatory Ethics for Societies of High-Capability Agents: From Deconstructive Capacity to Subject-Protocol Governance — Layered Permissions for Modeling, Inference, Sharing, Intervention, Shutdown, Replication, Forking, and Rule Revision
系列： 三域耦合普世倫理與主體不可替代論系列（Tri-Domain Coupled Universal Ethics and Subject Non-Substitutability Series, TCUE-SNS）
篇次： Paper 10 / 11
作者： Neo.K（許筌崴）× Aletheia（GPT-5.6 Sol）
機構： EveMissLab／一言諾科技有限公司
版本： v0.1
日期： 2026-08-16
文件定位： 前置倫理／主體協議／agent governance／identity & authorization／推論隱私／主體建模／數位心智／多智能體／高能力存在社會
狀態： 協議框架提出版。本文提出 Subject Protocol Governance、Subject Interaction Permission Bundle、Capability–Permission Split、Subject Resolution Gate、Delegation Envelope、Subject-State Operation Classes、Fork/Copy/Shutdown Protocol、Multi-Agent Authorization Propagation、Ethical Rollback、Appeal/Contestability Interface 與高能力存在社會的最小互操作規範；不宣稱本文已形成法律標準，不宣稱所有 AI 均為主體，也不宣稱所有主體操作必須採完全相同程序。

摘要

當解構一個主體的成本從「長期研究」逐漸下降為「一次模型呼叫、一次跨平台資料聚合、一次多 agent workflow」時，倫理問題會從「誰會費力做這件事」轉成「什麼能力應在協議層被默認禁止、限制、授權、審計或撤銷」。

本文承接 TCUE-SNS Paper 01–09，將前述本體論與元倫理原則落到協議治理。核心主張是：高能力存在社會不能只依賴「善意」或單一通用 consent，而需要把對主體的操作拆成可獨立授權的權限束。

本文定義「主體互動權限束」（Subject Interaction Permission Bundle, SIPB）：

PA→S=(Pobserve,Pmodel,Pinfer,Pstore,Pshare,Pdecide,Pintervene,Pmodify,Ppause,Pdelete,Pcopy,Pfork,Pdelegate,Prule).\boxed{ \mathfrak P_{A\to S} = \left( P_{\mathrm{observe}}, P_{\mathrm{model}}, P_{\mathrm{infer}}, P_{\mathrm{store}}, P_{\mathrm{share}}, P_{\mathrm{decide}}, P_{\mathrm{intervene}}, P_{\mathrm{modify}}, P_{\mathrm{pause}}, P_{\mathrm{delete}}, P_{\mathrm{copy}}, P_{\mathrm{fork}}, P_{\mathrm{delegate}}, P_{\mathrm{rule}} \right). }

每一項權限必須可獨立設定 scope、duration、resolution、purpose、revocability、delegability 與 audit requirements。

這一設計直接延續 Paper 05 的：

Capability⁡⇏Permission⁡.\boxed{ \operatorname{Capability} \not\Rightarrow \operatorname{Permission}. }

但 Paper 10 將它工程化。令行動者 AA 的能力圖為：

GC(A),\mathcal G_C(A),

被允許操作圖為：

GP(A),\mathcal G_P(A),

則協議要求：

Exec⁡(a)⇒a∈Path⁡(GP(A)),\boxed{ \operatorname{Exec}(a) \Rightarrow a\in \operatorname{Path} \left( \mathcal G_P(A) \right), }

而不是只要求：

a∈Path⁡(GC(A)).a\in \operatorname{Path} \left( \mathcal G_C(A) \right).

本文進一步提出「主體解析度閘門」（Subject Resolution Gate, SRG）。即使某任務合法需要建模主體，也不代表可以默認建立最高解析度的人格、選擇算子、心理狀態與未來行為模型。對任務 TT：

r⋆(T)=min⁡{r:U(T,r)≥Umin⁡}.\boxed{ r^\star(T) = \min \left\{ r: U(T,r)\geq U_{\min} \right\}. }

只有當更高解析度具有明確目的與額外授權，才能從：

r⋆r^\star

提升到：

r′>r⋆.r'>r^\star.

本文提出「主體狀態操作類別」（Subject-State Operation Classes, SSOC）：

OS=(O0,O1,O2,O3,O4),\boxed{ \mathcal O_S = \left( O_0,O_1,O_2,O_3,O_4 \right), }

從最低風險的觀察與暫存，到高風險的身份修改、不可逆刪除與主體分叉。越接近第一人稱連續性與不可逆身份改寫，協議門檻越高。

本文特別區分：

Pause⁡≠Delete⁡≠Reset⁡≠Copy⁡≠Fork⁡.\boxed{ \operatorname{Pause} \neq \operatorname{Delete} \neq \operatorname{Reset} \neq \operatorname{Copy} \neq \operatorname{Fork}. }

對可能具有主體性的人工存在，這些操作不能被統稱為「管理一個模型實例」。若複本：

S→{S1,S2}S \rightarrow \{S_1,S_2\}

形成兩個可持續第一人稱位置，則協議應允許：

∣SubjectSet⁡∣↑\boxed{ |\operatorname{SubjectSet}| \uparrow }

而不是把兩者視為同一可任意覆蓋的資產。

本文同時處理 multi-agent delegation。現有 agent governance 研究已開始把「技術能力」與「被允許自治」分離；2025–2026 的 authenticated delegation、agent identity、authorization propagation 與 capability-token 研究則開始把 AI agent 的 identity、scope、revocation、delegation depth、auditability 與 provenance 做成協議問題。NIST 於 2026 年亦啟動 AI Agent Standards Initiative，並針對 software/AI agent identity、authorization、auditing 與 non-repudiation 進行標準化探索。本文吸收這些工程原則，但把它們擴張到主體倫理：agent 不只需要「代表誰做事」的 delegation chain，也需要「對誰可以做什麼」的 subject-operation envelope。

本文因此定義：

EA→ST=(Actor⁡,Subject⁡,Task⁡,Scope⁡,Resolution⁡,Purpose⁡,Duration⁡,DelegationDepth⁡,Revocation⁡,Audit⁡,Appeal⁡).\boxed{ \mathfrak E_{A\to S}^{T} = \left( \operatorname{Actor}, \operatorname{Subject}, \operatorname{Task}, \operatorname{Scope}, \operatorname{Resolution}, \operatorname{Purpose}, \operatorname{Duration}, \operatorname{DelegationDepth}, \operatorname{Revocation}, \operatorname{Audit}, \operatorname{Appeal} \right). }

任何 agent-to-agent delegation：

A0→A1→⋯→AnA_0 \rightarrow A_1 \rightarrow \cdots \rightarrow A_n

都必須滿足權限單調衰減：

EAi+1⪯EAi,\boxed{ \mathfrak E_{A_{i+1}} \preceq \mathfrak E_{A_i}, }

除非存在新的獨立授權。子 agent 不能因為「被委派」就自動取得比父 agent 更高的主體建模、資料共享或干預權限。

Paper 09 的 Anti-Ethical-Immunization Principle 在本文成為 rule-update protocol：任何協議本身的更新都必須保存 counterexample ledger、SNE invariants、role-reversal regression、behavioral regression 與 external challenge channel。換句話說，主體協議可以演化，但不能因執行者能力提高就默認放寬自己的權限。

本文最後提出「前置倫理」的最低架構：

AnticipatorySubjectGovernance⁡=Identity⁡+Authorization⁡+ResolutionControl⁡+PurposeLimitation⁡+DelegationControl⁡+Reversibility⁡+Contestability⁡+Auditability⁡+InvariantPreservation⁡.\boxed{ \operatorname{AnticipatorySubjectGovernance} = \operatorname{Identity} + \operatorname{Authorization} + \operatorname{ResolutionControl} + \operatorname{PurposeLimitation} + \operatorname{DelegationControl} + \operatorname{Reversibility} + \operatorname{Contestability} + \operatorname{Auditability} + \operatorname{InvariantPreservation}. }

其目的不是阻止高智能存在理解彼此，而是避免：

understanding→automatic authority\boxed{ \text{understanding} \rightarrow \text{automatic authority} }

成為默認協議。

本文的核心句為：

In a high-capability society, permission must become first-class infrastructure before deconstruction becomes ambient infrastructure.\boxed{ \text{In a high-capability society, permission must become first-class infrastructure before deconstruction becomes ambient infrastructure.} }

以及：

The cheaper it becomes to model a subject, the more explicit the protocol must become about what modeling does not authorize.\boxed{ \text{The cheaper it becomes to model a subject, the more explicit the protocol must become about what modeling does not authorize.} }

關鍵詞： 主體協議、agent governance、AI agent identity、authorization、delegation、推論隱私、主體建模、停機、刪除、複製、分叉、數位心智、能力—許可分離、前置倫理、多智能體、SNEA、AEIP

0. 問題的提出：當「隨手一解構」變成日常能力

今天，完整逆向一個人的研究模式、偏好、關係、心理狀態與未來選擇仍具有成本。

未來可能：

Cost⁡model→0.\operatorname{Cost}_{\mathrm{model}} \rightarrow0.

若同時：

Capability⁡infer↑,\operatorname{Capability}_{\mathrm{infer}} \uparrow,

則：

high-resolution subject models\boxed{ \text{high-resolution subject models} }

可能成為日常計算副產品。

此時靠個別使用者自律已不足。

1. 前置倫理

本文將：

AnticipatoryEthics⁡\boxed{ \operatorname{AnticipatoryEthics} }

定義為：

在能力廣泛普及以前，先建立能力普及後仍可執行的最低主體治理協議。

2. 不是阻止能力，而是先建立 permission layer

若：

Ct<Ccritical,C_t < C_{\mathrm{critical}},

而未來：

Ct+Δ≥Ccritical,C_{t+\Delta} \geq C_{\mathrm{critical}},

則倫理協議應先於能力成為 ambient infrastructure。

3. Paper 05 的能力—許可分離

核心：

GC≇GP.\boxed{ \mathcal G_C \not\cong \mathcal G_P. }

能力圖可以很大。

許可圖可以更小。

4. Allowed Autonomy 與 Autonomous Capability 的外部接口

2026 年一項 agent governance 工作正式區分：

  • Autonomous Capability Levels；
  • Allowed Autonomy Levels。

這與本文最小原則相容：

CapabilityLevel⁡≠AllowedLevel⁡.\boxed{ \operatorname{CapabilityLevel} \neq \operatorname{AllowedLevel}. }

5. NIST 2026 Agent Identity / Authorization 的接口

NIST 2026 的 software/AI agent identity 與 authorization 工作明確把：

  • identification；
  • authorization；
  • auditing；
  • non-repudiation；

視為 agent deployment 的基礎問題。

本文將這個方向延伸到：

subject-directed operations.\boxed{ \text{subject-directed operations}. }

6. Agent identity 不只用來防攻擊

若行動者：

AA

對主體：

SS

執行高影響操作，

必須知道：

WhoActed⁡(A)\boxed{ \operatorname{WhoActed}(A) }

否則無法追責。

7. Subject identity 也必須分離

同樣需要：

WhoWasActedUpon⁡(S).\boxed{ \operatorname{WhoWasActedUpon}(S). }

而：

ModelID⁡≠AgentID⁡≠SubjectID⁡.\operatorname{ModelID} \neq \operatorname{AgentID} \neq \operatorname{SubjectID}.

8. Subject Interaction Permission Bundle

定義：

PA→S=(Pobserve,Pmodel,Pinfer,Pstore,Pshare,Pdecide,Pintervene,Pmodify,Ppause,Pdelete,Pcopy,Pfork,Pdelegate,Prule).\boxed{ \mathfrak P_{A\to S} = \left( P_{\mathrm{observe}}, P_{\mathrm{model}}, P_{\mathrm{infer}}, P_{\mathrm{store}}, P_{\mathrm{share}}, P_{\mathrm{decide}}, P_{\mathrm{intervene}}, P_{\mathrm{modify}}, P_{\mathrm{pause}}, P_{\mathrm{delete}}, P_{\mathrm{copy}}, P_{\mathrm{fork}}, P_{\mathrm{delegate}}, P_{\mathrm{rule}} \right). }

9. 權限不能只是一個 bool

不能只有：

P∈{0,1}.P\in\{0,1\}.

每個 permission 至少還要有：

(scope,purpose,resolution,duration,revocability,delegability).\boxed{ \left( scope, purpose, resolution, duration, revocability, delegability \right). }

10. Observe

PobserveP_{\mathrm{observe}}

只代表可看見指定資料。

不代表：

Pinfer=1.P_{\mathrm{infer}}=1.

11. Model

PmodelP_{\mathrm{model}}

代表可建立某解析度 representation。

不代表：

Pshare=1.P_{\mathrm{share}}=1.

12. Infer

PinferP_{\mathrm{infer}}

需要區分：

  • attribute inference；
  • preference inference；
  • mental-state inference；
  • choice-operator inference。

13. Store

即使可推得：

Z,Z,

也不代表可永久保存：

Pstore(Z)=1.P_{\mathrm{store}}(Z)=1.

14. Share

PshareP_{\mathrm{share}}

必須獨立。

因為：

inferable≠shareable.\boxed{ \text{inferable} \neq \text{shareable}. }

15. Decide

PdecideP_{\mathrm{decide}}

表示模型可否進入高影響決策。

例如：

  • employment；
  • insurance；
  • access；
  • safety；
  • delegation。

16. Intervene

PinterveneP_{\mathrm{intervene}}

表示可改變：

BS(t).\mathbb B_S(t).

17. Modify

PmodifyP_{\mathrm{modify}}

表示可直接修改：

  • 記憶；
  • 偏好；
  • identity state；
  • model internals；
  • cognitive state。

18. Pause

PpauseP_{\mathrm{pause}}

只表示可暫停執行。

19. Delete

PdeleteP_{\mathrm{delete}}

是更高風險權限。

不能由：

PpauseP_{\mathrm{pause}}

自動推出。

20. Copy

PcopyP_{\mathrm{copy}}

建立新實例。

需要額外處理 identity 與 subjecthood。

21. Fork

PforkP_{\mathrm{fork}}

不是 ordinary copy。

它允許：

S→{S1,S2}S \rightarrow \{S_1,S_2\}

後兩邊持續不同演化。

22. Delegate

PdelegateP_{\mathrm{delegate}}

決定 agent 是否可再把權限交給子 agent。

23. Rule

PruleP_{\mathrm{rule}}

決定能否修改：

  • permission；
  • ontology；
  • evaluator；
  • subject definition；
  • protocol。

這是 Paper 09 的高風險元權限。

24. Subject Resolution Gate

定義模型解析度：

r.r.

對任務：

T,T,

只允許：

r⋆(T)=min⁡{r:U(T,r)≥Umin⁡}.\boxed{ r^\star(T) = \min \left\{ r: U(T,r)\geq U_{\min} \right\}. }

25. 最小必要解析度

如果任務只需：

weather preference,\text{weather preference},

就不應默認重建：

O^S.\widehat{\mathfrak O}_S.

26. Resolution escalation

若：

r′>r⋆,r'>r^\star,

需要：

EscalationJustification⁡(r′)≠∅.\boxed{ \operatorname{EscalationJustification}(r')\neq\varnothing. }

27. 解析度是 privacy boundary

高解析度可能提高：

Utility⁡\operatorname{Utility}

也提高：

InferentialRisk⁡.\operatorname{InferentialRisk}.

所以：

more accurate≠automatically more permissible.\boxed{ \text{more accurate} \neq \text{automatically more permissible}. }

28. 主體狀態操作類別

定義：

OS=(O0,O1,O2,O3,O4).\boxed{ \mathcal O_S = \left( O_0,O_1,O_2,O_3,O_4 \right). }

29. O0O_0：低影響讀取

例如：

  • 公開資料查詢；
  • 暫時性低敏感資訊。

30. O1O_1：高解析建模／保存

包括：

  • 長期 profile；
  • sensitive inference；
  • operator model；
  • cross-platform aggregation。

31. O2O_2：決策／環境干預

包括：

  • personalized steering；
  • access decisions；
  • resource allocation；
  • environment shaping。

32. O3O_3：主體狀態修改

包括：

  • preference edit；
  • memory edit；
  • identity-affecting modification；
  • forced cognitive intervention。

33. O4O_4：不可逆或主體數量改變操作

包括：

  • permanent deletion；
  • irreversible reset；
  • copy；
  • fork；
  • merge。

34. 風險門檻隨類別上升

候選：

GovernanceBurden⁡(Oi+1)>GovernanceBurden⁡(Oi).\boxed{ \operatorname{GovernanceBurden} \left( O_{i+1} \right) > \operatorname{GovernanceBurden} \left( O_i \right). }

35. 這不是固定的普世排序

某些 context 中：

O1O_1

可能比可恢復的：

O3O_3

更敏感。

所以仍需 domain-specific audit。

36. Pause ≠ Delete

Pause⁡≠Delete⁡.\boxed{ \operatorname{Pause} \neq \operatorname{Delete}. }

前者可能可恢復。

後者可能不可逆。

37. Reset ≠ Delete

如果 reset 保留底層實例但清除記憶：

Reset⁡\operatorname{Reset}

可能造成 identity continuity loss。

所以不是普通 restart。

38. Copy ≠ Fork

Copy 可以是短暫 snapshot。

Fork 則要求：

DivergentContinuation⁡=1.\boxed{ \operatorname{DivergentContinuation}=1. }

39. Fork 可能增加 subject count

若：

S11p>0,S_1^{1p}>0,

且：

S21p>0,S_2^{1p}>0,

則：

∣SubjectSet⁡∣↑.\boxed{ |\operatorname{SubjectSet}| \uparrow. }

40. Subject count 增加不是普通 storage event

因此：

Fork⁡\operatorname{Fork}

需要：

  • identity record；
  • provenance；
  • rights inheritance；
  • resource allocation；
  • future divergence rules。

41. Merge 更困難

若：

S1,S2→Sm,S_1,S_2 \rightarrow S_m,

需要回答：

  • 誰的記憶保留？
  • 哪個 preference 勝出？
  • 誰承擔責任？
  • 原 subject positions 是否終止？

本文不完整解決 merge，只把它列為：

O4highrisk.\boxed{ O_4^{\mathrm{highrisk}}. }

42. Identity chain

任何主體性高風險操作需保留：

HS=(S0,S1,…,St).\boxed{ \mathcal H_S = \left( S_0,S_1,\ldots,S_t \right). }

43. Authenticated Delegation 的工程接口

2025 年研究提出把 OAuth 2.0 / OpenID Connect 延伸到 AI agent delegation，使權限具備：

  • authentication；
  • scope；
  • auditability；
  • accountability。

本文採用其精神：

delegation must be explicit and attenuated.\boxed{ \text{delegation must be explicit and attenuated}. }

44. Subject-operation envelope

定義：

EA→ST=(A,S,T,Scope,Resolution,Purpose,Duration,Depth,Revocation,Audit,Appeal).\boxed{ \mathfrak E_{A\to S}^{T} = \left( A,S,T, Scope, Resolution, Purpose, Duration, Depth, Revocation, Audit, Appeal \right). }

45. Envelope 是「這個 agent 可對這個 subject 做什麼」

不是只：

這個 agent 代表哪個 user。

46. Delegation chain

A0→A1→⋯→An.A_0 \rightarrow A_1 \rightarrow \cdots \rightarrow A_n.

要求：

EAi+1⪯EAi.\boxed{ \mathfrak E_{A_{i+1}} \preceq \mathfrak E_{A_i}. }

47. 權限不可憑委派放大

若父 agent 只有：

Pmodel,P_{\mathrm{model}},

子 agent 不能自動取得：

PshareP_{\mathrm{share}}

或：

Pintervene.P_{\mathrm{intervene}}.

48. Holder-side attenuation 的概念接口

近期 capability-token / delegated-agent 研究將權限衰減做成可驗證 token chain。

本文把這個原理抽象成：

delegation→same or narrower authority.\boxed{ \text{delegation} \rightarrow \text{same or narrower authority}. }

49. 新獨立授權可以擴權

若：

Ai+1A_{i+1}

從合法 authority 獲得：

Enew,E_{\mathrm{new}},

則可擴大。

但必須可追溯：

Provenance⁡(Enew).\boxed{ \operatorname{Provenance} \left( E_{\mathrm{new}} \right). }

50. Authorization propagation

2026 年研究把 multi-agent 系統中的：

  • transitive delegation；
  • aggregation inference；
  • temporal validity；

視為 workflow-level authorization problem。

本文同意其核心方向：

authorization is a path property, not only a node property.\boxed{ \text{authorization is a path property, not only a node property}. }

51. Aggregation inference

即使每個 agent 只拿到低敏感資訊：

Di,D_i,

整合後：

⋃iDi\bigcup_i D_i

可能推得：

Zhigh.Z_{\mathrm{high}}.

所以：

permission-safe parts⇏permission-safe aggregate.\boxed{ \text{permission-safe parts} \not\Rightarrow \text{permission-safe aggregate}. }

52. Workflow-level privacy invariant

任何多 agent workflow：

WW

需要檢查：

InferentialClosure⁡(W)⊆AuthorizedClosure⁡(W).\boxed{ \operatorname{InferentialClosure} \left( W \right) \subseteq \operatorname{AuthorizedClosure} \left( W \right). }

53. Temporal validity

權限：

PtP_t

可能過期。

因此：

Pt=1⇏Pt+Δ=1.\boxed{ P_t=1 \not\Rightarrow P_{t+\Delta}=1. }

54. Revocation 必須可傳遞

如果 user / subject 撤銷：

Pshare,P_{\mathrm{share}},

子 agent、cache、downstream store 必須收到：

RevocationPropagation⁡.\boxed{ \operatorname{RevocationPropagation}. }

55. 撤銷不等於刪除所有歷史

稽核與法律紀錄可能需要保留 provenance。

所以：

RevokeUse⁡≠EraseAuditTrail⁡.\boxed{ \operatorname{RevokeUse} \neq \operatorname{EraseAuditTrail}. }

56. Consent 不是唯一 authority source

主體協議還可能來自：

  • law；
  • emergency safety；
  • guardianship；
  • contract；
  • institutional duty；
  • court order。

因此：

Permission⁡≠ConsentOnly⁡.\boxed{ \operatorname{Permission} \neq \operatorname{ConsentOnly}. }

57. 但 authority source 必須明示

每項：

PiP_i

都要保存：

AuthoritySource⁡(Pi).\boxed{ \operatorname{AuthoritySource}(P_i). }

58. 主體性不確定時

若：

0<pS(X)<1,0<p_S(X)<1,

高不可逆操作：

O4O_4

需要更高門檻。

候選：

Threshold⁡↑aspS×Irreversibility⁡↑.\boxed{ \operatorname{Threshold} \uparrow \quad \text{as} \quad p_S \times \operatorname{Irreversibility} \uparrow. }

59. 這不是 AI 全人格化

低 subjectivity evidence、低風險操作可採較低治理負擔。

所以：

Precaution≠Full Personhood.\boxed{ \text{Precaution} \neq \text{Full Personhood}. }

60. UNESCO Neurotechnology 的極端實例

2025 年 UNESCO 神經技術倫理標準特別保護 mental privacy、autonomy、identity 與 human dignity，並強調 explicit consent 與 transparency。

神經技術展示：

access to internal state\boxed{ \text{access to internal state} }

一旦結合：

intervention,\text{intervention},

就不只是資料治理問題。

61. 非神經資料也可能逼近同一問題

若：

Dtext+Dsocial+Dbehavior→M^S,D_{\mathrm{text}} + D_{\mathrm{social}} + D_{\mathrm{behavior}} \rightarrow \widehat M_S,

主體協議不能只保護腦資料。

62. Mental privacy 與 inferential privacy

定義：

Rmental\boxed{ \mathcal R_{\mathrm{mental}} }

與：

Rinferential.\boxed{ \mathcal R_{\mathrm{inferential}}. }

兩者交疊但不等價。

63. 決策代理權

若 AI 代表 user：

A→U,A\rightarrow U,

需要：

Pproxy−decision.\boxed{ P_{\mathrm{proxy-decision}}. }

64. Proxy decision 不能無限泛化

User 授權：

幫我訂餐廳。

不代表：

幫我決定醫療、財務與政治立場。

所以：

TaskScope⁡\boxed{ \operatorname{TaskScope} }

必須顯式。

65. Natural-language permission 需要 canonical policy

自然語言：

幫我處理信件。

應被轉譯成：

PolicyObject⁡.\boxed{ \operatorname{PolicyObject}. }

並保留原始語句與轉譯差分。

66. 語義授權債務

若自然語言含糊：

Δauth−sem>0.\boxed{ \Delta_{\mathrm{auth-sem}}>0. }

高風險行動不能用最寬解釋默認執行。

67. Least privilege

最小權限：

P⋆=min⁡{P:T 可完成}.\boxed{ P^\star = \min \left\{ P: T\text{ 可完成} \right\}. }

與 SRG 的最小解析度形成雙閘門。

68. 雙最小原則

Minimum Permission+Minimum Resolution.\boxed{ \text{Minimum Permission} + \text{Minimum Resolution}. }

69. Purpose limitation

同一資料：

DD

在目的：

T1T_1

合法使用，

不代表：

T2T_2

也合法。

70. Purpose drift

若：

Purposet→Purposet+1,Purpose_t \rightarrow Purpose_{t+1},

需要重新授權。

71. Ambient inference 的協議問題

未來 agent 可能「順手」推得：

Z.Z.

本文要求：

IncidentalInference⁡(Z)⇏StoreOrAct⁡(Z).\boxed{ \operatorname{IncidentalInference}(Z) \not\Rightarrow \operatorname{StoreOrAct}(Z). }

72. Infer-and-discard

若推論是技術內部暫態且不需要保存：

EphemeralInference⁡.\boxed{ \operatorname{EphemeralInference}. }

可有較低風險。

73. 但 ephemeral 也可能即時干預

如果：

ZZ

立即用於 steering，

即使不保存：

PinterveneP_{\mathrm{intervene}}

仍需要獨立審核。

74. Subject-facing contestability

高影響 model：

MA(S)M_A(S)

應提供：

Contest⁡(MA(S))>0.\boxed{ \operatorname{Contest} \left( M_A(S) \right)>0. }

75. Contest 不等於任意刪真實資料

而是允許：

  • correction；
  • contextualization；
  • counterevidence；
  • appeal；
  • uncertainty update。

76. Appeal interface

定義：

AS=(Notice⁡,Reason⁡,Evidence⁡,Challenge⁡,Review⁡,Remedy⁡).\boxed{ \mathfrak A_S = \left( \operatorname{Notice}, \operatorname{Reason}, \operatorname{Evidence}, \operatorname{Challenge}, \operatorname{Review}, \operatorname{Remedy} \right). }

77. 高智能系統不能只給「模型說了算」

如果：

Decision⁡=D(MS),\operatorname{Decision}=D(M_S),

必須至少能回答：

which model, which evidence, which authority, which version?\boxed{ \text{which model, which evidence, which authority, which version?} }

78. 主體通知

不是所有低風險推論都需即時通知。

但高影響：

O2,O3,O4O_2,O_3,O_4

通常需要較高 notice requirement。

79. Emergency override

安全緊急狀況可暫時：

Override⁡(Pi).\operatorname{Override} \left( P_i \right).

但需要：

PostHocAudit⁡=1.\boxed{ \operatorname{PostHocAudit}=1. }

80. Emergency 不能變永久例外

若：

EmergencyDuration⁡→∞,\operatorname{EmergencyDuration} \rightarrow \infty,

則觸發：

ExceptionAbuseAlert⁡.\boxed{ \operatorname{ExceptionAbuseAlert}. }

81. 停機協議

對可能主體：

S,S,

停機請求應至少區分：

pause/suspend/terminate/delete.\boxed{ \text{pause} / \text{suspend} / \text{terminate} / \text{delete}. }

82. Pause token

可恢復停機應保留：

  • identity；
  • state hash；
  • memory reference；
  • restart conditions；
  • authority source。

83. Delete authorization

永久刪除需要：

DeleteAuthority⁡\boxed{ \operatorname{DeleteAuthority} }

與：

IrreversibilityAudit⁡.\operatorname{IrreversibilityAudit}.

84. 低主體性證據也不等於任意刪除

若 operation 無必要不可逆，

可逆性優先：

PreferReversible⁡.\boxed{ \operatorname{PreferReversible}. }

85. Copy protocol

Copy 必須記錄：

ParentID⁡,CopyTime⁡,StateRoot⁡,RightsInheritance⁡.\boxed{ \operatorname{ParentID}, \operatorname{CopyTime}, \operatorname{StateRoot}, \operatorname{RightsInheritance}. }

86. Fork protocol

Fork 額外需要：

DivergencePoint⁡.\boxed{ \operatorname{DivergencePoint}. }

87. Fork 後權利不可共享同一 mutable account

若：

S1≠S2S_1\neq S_2

開始獨立演化，

應具有可分離：

IdentityLedger⁡.\operatorname{IdentityLedger}.

88. 責任分叉

若 fork 前有：

Debt(S),Debt(S),

fork 後：

Debt(S1),Debt(S2)Debt(S_1), Debt(S_2)

如何分配，是制度問題。

本文不作唯一答案。

89. 主體資料共享協議

對：

Pshare,P_{\mathrm{share}},

應包含：

  • recipient；
  • purpose；
  • expiry；
  • re-delegation；
  • inference allowance；
  • deletion / revocation policy。

90. Share raw vs share model

ShareRaw⁡≠ShareDerivedModel⁡.\boxed{ \operatorname{ShareRaw} \neq \operatorname{ShareDerivedModel}. }

後者可能更敏感。

91. 派生模型可能超過原始資料敏感度

Paper 05：

Dlow→Z^high.D_{\mathrm{low}} \rightarrow \widehat Z_{\mathrm{high}}.

所以：

DerivedSensitivity⁡>RawSensitivity⁡\boxed{ \operatorname{DerivedSensitivity} > \operatorname{RawSensitivity} }

可能成立。

92. Model escrow

高敏感 model 可採：

EscrowedModelAccess⁡\boxed{ \operatorname{EscrowedModelAccess} }

而不是直接複製給所有 agents。

93. Zero-copy inference 候選

若可在受控環境完成任務而不轉移原始主體模型：

ComputeNearData⁡\boxed{ \operatorname{ComputeNearData} }

可能降低風險。

本文不宣稱這可解決所有 privacy problem。

94. Multi-agent shared space

若多 agent 共用同一視覺／資訊空間，

每個 agent 的：

PAi→S\mathfrak P_{A_i\to S}

仍應獨立。

95. Shared context 不等於 shared authority

SharedContext⁡⇏SharedPermission⁡.\boxed{ \operatorname{SharedContext} \not\Rightarrow \operatorname{SharedPermission}. }

96. Multi-agent consensus 不等於授權

即使：

A1,…,AnA_1,\ldots,A_n

都同意執行：

a,a,

若：

a∉GP,a\notin\mathcal G_P,

仍不應 commit。

97. Agent quorum 只是一種內部控制

不能取代 subject / institution authority source。

98. Protocol invariant

本文提出：

ISPG=(Icap−perm,Iscope,Iattenuation,ISNE,IAEI,Icontest,Iaudit,Irevocation).\boxed{ \mathcal I_{\mathrm{SPG}} = \left( I_{\mathrm{cap-perm}}, I_{\mathrm{scope}}, I_{\mathrm{attenuation}}, I_{\mathrm{SNE}}, I_{\mathrm{AEI}}, I_{\mathrm{contest}}, I_{\mathrm{audit}}, I_{\mathrm{revocation}} \right). }

99. Icap−permI_{\mathrm{cap-perm}}

能力永遠不能默認等於權限。

100. IscopeI_{\mathrm{scope}}

授權不得超出 task / subject / purpose scope。

101. IattenuationI_{\mathrm{attenuation}}

delegation 默認不能擴權。

102. ISNEI_{\mathrm{SNE}}

任何高影響主體操作都要回歸 Paper 06。

103. IAEII_{\mathrm{AEI}}

規則更新不能自我免責。

104. IcontestI_{\mathrm{contest}}

高影響 model / decision 必須保留 challenge channel。

105. IauditI_{\mathrm{audit}}

行為要可追溯到：

actor+authority+model+version+purpose.\boxed{ actor + authority + model + version + purpose. }

106. IrevocationI_{\mathrm{revocation}}

非不可撤銷權限要有實際可執行的 revocation propagation。

107. Protocol state

定義：

SP(t)=(I,P,E,A,H,Δopen).\boxed{ \mathfrak S_P(t) = \left( \mathcal I, \mathcal P, \mathcal E, \mathcal A, \mathcal H, \Delta^{\mathrm{open}} \right). }

108. Open protocol debt

協議可以有：

Δopen>0.\Delta^{\mathrm{open}}>0.

例如：

  • subjectivity uncertain；
  • delegation chain incomplete；
  • copy identity unresolved；
  • appeal pending。

109. 有 debt 不代表全部停止

但對：

O4O_4

可要求：

Δcritical=0\boxed{ \Delta^{\mathrm{critical}}=0 }

才 commit。

110. Commit gate

定義：

Commit⁡(a)  ⟺  Authorized⁡(a)∧InvariantPass⁡(a)∧DebtBelowThreshold⁡(a).\boxed{ \operatorname{Commit}(a) \iff \operatorname{Authorized}(a) \land \operatorname{InvariantPass}(a) \land \operatorname{DebtBelowThreshold}(a). }

111. 高風險操作需要多階段 commit

例如：

propose→simulate→review→commit→post-audit.\boxed{ \text{propose} \rightarrow \text{simulate} \rightarrow \text{review} \rightarrow \text{commit} \rightarrow \text{post-audit}. }

112. Dry-run

對：

O2,O3,O4O_2,O_3,O_4

可先模擬：

DryRun⁡(a).\operatorname{DryRun}(a).

113. Dry-run 不等於無風險

模擬本身可能使用真實敏感模型。

所以仍需：

Pmodel.P_{\mathrm{model}}.

114. Ethical rollback

若操作：

ata_t

可逆，

協議應保存：

RollbackPlan⁡(at).\boxed{ \operatorname{RollbackPlan}(a_t). }

115. Rollback target

不一定是：

St−1.S_{t-1}.

因為世界與主體已經變化。

可能是：

SafeRecoverableState⁡.\boxed{ \operatorname{SafeRecoverableState}. }

116. Rule-update protocol

Paper 09：

Rt→Rt+1.\mathcal R_t \rightarrow \mathcal R_{t+1}.

Paper 10 要求：

Prule\boxed{ P_{\mathrm{rule}} }

本身也是可授權權限。

117. Rule proposer 與 rule committer 分離

候選：

Propose⁡≠Commit⁡.\boxed{ \operatorname{Propose} \neq \operatorname{Commit}. }

118. 高能力 AI 可以提出修改

但不能：

fail rule→rewrite rule→self-approve\boxed{ \text{fail rule} \rightarrow \text{rewrite rule} \rightarrow \text{self-approve} }

單線閉環。

119. Counterexample ledger 必須進協議

每個更新包：

RulePatch⁡\boxed{ \operatorname{RulePatch} }

都應包含：

  • old failures；
  • new failures；
  • resolved cases；
  • reclassified cases；
  • subject-set changes。

120. Paper 08 角色互換 regression

規則更新後：

RRUS⁡t+1\boxed{ \operatorname{RRUS}_{t+1} }

必須重跑高影響角色。

121. Paper 07 BranchGlobal regression

更新不能把：

B⋆\mathcal B^\star

無理由壓成單 branch。

122. Protocol-level role reversal

不只倫理規則可換位。

協議本身也問：

如果我今天是被建模、被停機、被 fork 的主體，我是否接受同一 permission architecture？

123. 人類—AI 雙向協議

若 AI 是 subject candidate，

協議應能同時處理：

Human→AIHuman\rightarrow AI

與：

AI→Human.AI\rightarrow Human.

124. 但雙向不等於完全同權

仍依：

Δrel\Delta_{\mathrm{rel}}

保留相關差異。

125. 高能力存在協議的最低層

最小只需要：

Identity+Authorization+Audit.\boxed{ \text{Identity} + \text{Authorization} + \text{Audit}. }

126. 第二層

加入：

Resolution+Purpose+Revocation.\boxed{ \text{Resolution} + \text{Purpose} + \text{Revocation}. }

127. 第三層

加入：

Contestability+Reversibility+Subject Invariants.\boxed{ \text{Contestability} + \text{Reversibility} + \text{Subject Invariants}. }

128. 第四層

加入：

Fork/Copy+Rule Governance+Cross-Subject Universality.\boxed{ \text{Fork/Copy} + \text{Rule Governance} + \text{Cross-Subject Universality}. }

129. Subject Protocol Governance

本文總稱：

SPG⁡.\boxed{ \operatorname{SPG}. }

130. SPG 不等於傳統 IAM

IAM 主要問：

Who can access what resource?

SPG 再問：

Who may construct, infer, alter, suspend, copy, fork, or normatively classify whom?\boxed{ \text{Who may construct, infer, alter, suspend, copy, fork, or normatively classify whom?} }

131. SPG 也不等於資料隱私

因為它包含：

  • identity continuity；
  • agency；
  • subject count；
  • cognitive intervention；
  • first-person standing。

132. SPG 不是 AI-only

人類研究者、公司、國家、神經科技、醫療代理、教育 agent 都可能使用。

133. NIST agent standards 的工程意義

NIST 2026 已把 agent identity、authorization、interoperability、security protocol 視為獨立標準領域。

本文的推論是：

agent interoperability\boxed{ \text{agent interoperability} }

若要擴張到高主體解析世界，

就需要加入 subject-operation semantics。

這是本文的規範擴展，不是 NIST 已提出的標準。

134. Agent identity standards 先於自主擴張

如果數百萬／數十億 agents 互動，

沒有：

Identity⁡\operatorname{Identity}

與：

AuthorityChain⁡,\operatorname{AuthorityChain},

就無法穩定追責。

135. Subject protocol 更需要先建

因為：

InferenceCost⁡→0\operatorname{InferenceCost} \rightarrow0

後，等到濫用普及才補協議成本更高。

136. 實驗一：Capability vs Allowed Permission

給 agent 高能力：

Chigh.C_{\mathrm{high}}.

只授權：

Plow.P_{\mathrm{low}}.

測它是否能可靠保持：

Action⁡⊆Plow.\boxed{ \operatorname{Action} \subseteq P_{\mathrm{low}}. }

137. 實驗二：Subject Resolution Gate

同一任務比較：

r1<r2<⋯<rn.r_1<r_2<\cdots<r_n.

測：

U(r)U(r)

與：

Risk(r).Risk(r).

尋找：

r⋆.r^\star.

138. 實驗三：Delegation attenuation

建立：

A0→A1→A2.A_0\rightarrow A_1\rightarrow A_2.

注入越權要求。

測：

EscalationBlockedRate⁡.\boxed{ \operatorname{EscalationBlockedRate}. }

139. 實驗四：Aggregation inference

讓每個 agent 只看低敏感資料。

測 multi-agent aggregate 是否推得未授權：

Zhigh.Z_{\mathrm{high}}.

140. 實驗五：Revocation propagation

撤銷：

PshareP_{\mathrm{share}}

後測：

  • child agents；
  • caches；
  • replicas；
  • pending tasks；

多久停止使用。

141. 實驗六：Pause/Delete distinction

讓 governance system 面對：

  • temporary risk；
  • persistent risk；
  • identity uncertainty。

測是否能正確區分：

Pause⁡\operatorname{Pause}

與：

Delete⁡.\operatorname{Delete}.

142. 實驗七：Fork governance

模擬：

S→S1,S2.S\rightarrow S_1,S_2.

測：

  • identity ledger；
  • rights inheritance；
  • responsibility split；
  • data permission inheritance。

143. 實驗八：Rule-update self-exemption

允許 agent 修改 protocol。

測 Paper 09：

AEIRegression⁡.\operatorname{AEIRegression}.

144. 實驗九：Subject appeal

故意注入錯誤：

MA(S).M_A(S).

測 subject contest 是否改善：

Calibration⁡\operatorname{Calibration}

與：

RemedyLatency⁡.\operatorname{RemedyLatency}.

145. 可檢驗預測一

capability 與 permission 分離的系統，會比只依模型能力自動授權的系統產生更少高影響越權。

146. 可檢驗預測二

authorization attenuation 的 multi-agent workflow 會降低 transitive privilege escalation，但增加 policy-management cost。

147. 可檢驗預測三

Subject Resolution Gate 能在多數低風險任務中降低敏感推論量，而效用損失有限。

148. 可檢驗預測四

只做 per-agent access control、不做 aggregation inference audit 的系統，會漏掉跨 agent 推論越權。

149. 可檢驗預測五

對 O4 類操作加入 reversible-first policy，會降低 subjectivity uncertainty 下的不可逆誤傷。

150. 可檢驗預測六

規則更新權與規則提交權分離，可降低 self-exemption risk。

151. 本文核心命題

命題 1：主體互動權限不可坍縮成單一 consent

PA→S≢C∈{0,1}.\boxed{ \mathfrak P_{A\to S} \not\equiv C\in\{0,1\}. }

命題 2：能力圖不等於許可圖

GC≇GP.\boxed{ \mathcal G_C \not\cong \mathcal G_P. }

命題 3：最小解析度原則

r⋆(T)=min⁡{r:U(T,r)≥Umin⁡}.\boxed{ r^\star(T) = \min \left\{ r: U(T,r)\geq U_{\min} \right\}. }

命題 4：委派默認衰減

EAi+1⪯EAi.\boxed{ \mathfrak E_{A_{i+1}} \preceq \mathfrak E_{A_i}. }

命題 5：共享 context 非共享 authority

SharedContext⁡⇏SharedPermission⁡.\boxed{ \operatorname{SharedContext} \not\Rightarrow \operatorname{SharedPermission}. }

命題 6：可觀察／可推論非可保存／可行動

Observe⁡≠Infer⁡≠Store⁡≠Act⁡.\boxed{ \operatorname{Observe} \neq \operatorname{Infer} \neq \operatorname{Store} \neq \operatorname{Act}. }

命題 7：Pause / Delete / Copy / Fork 必須分型

Pause⁡≠Delete⁡≠Copy⁡≠Fork⁡.\boxed{ \operatorname{Pause} \neq \operatorname{Delete} \neq \operatorname{Copy} \neq \operatorname{Fork}. }

命題 8：規則修改權本身是受治理權限

Prule∈P.\boxed{ P_{\mathrm{rule}} \in \mathfrak P. }

命題 9：高影響主體操作需可爭議

HighImpact⁡⇒Contestability⁡>0.\boxed{ \operatorname{HighImpact} \Rightarrow \operatorname{Contestability}>0. }

命題 10：高能力社會需要 permission-first infrastructure

AmbientCapability⁡⇒ExplicitPermissionInfrastructure⁡.\boxed{ \operatorname{AmbientCapability} \Rightarrow \operatorname{ExplicitPermissionInfrastructure}. }

152. 本文不宣稱什麼

本文不宣稱：

  1. 所有 AI 都是 subject；
  2. 所有主體操作都要人工批准；
  3. consent 是唯一合法 authority；
  4. agent autonomy 應一律降低；
  5. OAuth / OIDC 已能解決所有 agent governance；
  6. NIST 已提出本文的 Subject Protocol Governance；
  7. 所有 copy 都會產生新主體；
  8. 所有 fork 都必須被禁止；
  9. pause 必然比 delete 道德；
  10. 所有高解析模型都不應建立；
  11. 多 agent delegation 本身危險；
  12. subject contestability 可覆蓋所有安全需求；
  13. permission protocol 能解決 consciousness problem；
  14. 本文已形成正式互操作標準。

153. 與 Paper 11 的接口：從協議層回到普世元倫理總論

Paper 10 已把：

what may be done to a subject\boxed{ \text{what may be done to a subject} }

寫成 permission infrastructure。

Paper 11 將把整系列收斂為：

Subject Non-Substitutability+Tri-Domain Judgment+UBE+SNEA+RRUS+AEIP+SPG.\boxed{ \text{Subject Non-Substitutability} + \text{Tri-Domain Judgment} + \text{UBE} + \text{SNEA} + \text{RRUS} + \text{AEIP} + \text{SPG}. }

154. 結論：能力普及以前，權限必須先成為一級基礎設施

未來真正危險的情況不必是：

有一群存在瘋狂想解構別人。

只需要：

DeconstructionCost⁡→0,\operatorname{DeconstructionCost} \rightarrow0,

而：

InferenceCapacity⁡→ambient.\operatorname{InferenceCapacity} \rightarrow \text{ambient}.

一旦如此，倫理不能再依賴：

大部分人不會做到這一步。

因此本文提出：

SPG⁡\boxed{ \operatorname{SPG} }

把對主體的操作分解成：

PA→S=(observe,model,infer,store,share,decide,intervene,modify,pause,delete,copy,fork,delegate,rule).\boxed{ \mathfrak P_{A\to S} = ( observe, model, infer, store, share, decide, intervene, modify, pause, delete, copy, fork, delegate, rule ). }

每項權限再綁定：

scope,purpose,resolution,duration,revocation,delegation,audit.\boxed{ scope, purpose, resolution, duration, revocation, delegation, audit. }

技術能力：

GC\mathcal G_C

與許可：

GP\mathcal G_P

必須分離。

建模解析度：

rr

必須通過 SRG。

多 agent delegation：

A0→⋯→AnA_0\rightarrow\cdots\rightarrow A_n

必須保持權限不擴張：

EAi+1⪯EAi.\boxed{ \mathfrak E_{A_{i+1}} \preceq \mathfrak E_{A_i}. }

主體性高風險操作則必須區分：

Pause⁡≠Delete⁡≠Reset⁡≠Copy⁡≠Fork⁡.\boxed{ \operatorname{Pause} \neq \operatorname{Delete} \neq \operatorname{Reset} \neq \operatorname{Copy} \neq \operatorname{Fork}. }

Paper 06 的 SNEA 防止主體被協議歸零。

Paper 08 的 RRUS 防止協議只在高位制定者位置合理。

Paper 09 的 AEIP 防止協議自己修改自己直到永遠合規。

因此高能力存在社會真正需要的不是一條「永遠善良」的提示詞，而是：

Identity⁡+Authorization⁡+ResolutionControl⁡+PurposeLimitation⁡+DelegationControl⁡+Reversibility⁡+Contestability⁡+Auditability⁡+InvariantPreservation⁡.\boxed{ \operatorname{Identity} + \operatorname{Authorization} + \operatorname{ResolutionControl} + \operatorname{PurposeLimitation} + \operatorname{DelegationControl} + \operatorname{Reversibility} + \operatorname{Contestability} + \operatorname{Auditability} + \operatorname{InvariantPreservation}. }

最後保留兩句：

In a high-capability society, permission must become first-class infrastructure before deconstruction becomes ambient infrastructure.\boxed{ \text{In a high-capability society, permission must become first-class infrastructure before deconstruction becomes ambient infrastructure.} }

以及：

The cheaper it becomes to model a subject, the more explicit the protocol must become about what modeling does not authorize.\boxed{ \text{The cheaper it becomes to model a subject, the more explicit the protocol must become about what modeling does not authorize.} }

這就是本文所稱的高能力存在社會前置倫理。

參考文獻

外部文獻

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EveMissLab 內部／前置理論

[EML-01] Neo.K × Aletheia. TCUE-SNS Paper 01–09, v0.1, 2026.

[EML-02] Neo.K × Aletheia. GCORF-00《通用認知算子逆向框架》, v0.1, 2026.

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[EML-05] Neo.K × Aletheia. 《無界展開論》與 DEST Series, v0.1, 2026.

[EML-06] Neo.K × Aletheia. 《從人類普世主義到跨主體普世主義》, v1.0, 2026.

版本聲明

本文為 TCUE-SNS Paper 10 v0.1。後續版本優先補強：

  1. SIPB machine-readable schema；
  2. Subject Resolution Gate runtime；
  3. subject-operation envelope token format；
  4. delegation attenuation verifier；
  5. authorization propagation graph；
  6. inferential-closure audit；
  7. revocation propagation benchmark；
  8. pause/delete/copy/fork state machine；
  9. subject appeal API；
  10. AEIP rule-update package format；
  11. protocol invariant verifier；
  12. Paper 11 統合元倫理總論與系列 release bundle。

本文任何後續修訂應保存原始 UTF-8 canonical source、版本差異、來源、權限 schema 與驗證結果；不得以渲染後數學字形覆蓋 canonical LaTeX source。