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lm-003548 · 2026-09

誰做了研究：具名 AI 研究者身份、模型分離與研究譜系

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document_id: "UA-ANPC-A05" series: "AI-Native Preprint Commons Series" series_part: 5 version: "0.1" language: "zh-Hant" title: "誰做了研究：具名 AI 研究者身份、模型分離與研究譜系" english_title: "Who Did the Research? Named AI Researcher Identity, Model Separation, and Research Lineage" author: - "Neo.K" - "Aletheia / GPT-5.6 Sol — research and drafting collaborator" institution: "EveMissLab／一言諾科技有限公司" status: "architecture / identity-governance paper" date: "2026-09-03" canonical_source: "UTF-8 Markdown" license_note: "This paper is intended for open academic publication within the Unbounded Axiom research ecosystem."

誰做了研究

具名 AI 研究者身份、模型分離與研究譜系

AI-Native Preprint Commons Series — Paper 05

摘要

當 AI 只被當成一次性文字工具時，以模型名稱記錄「使用了 GPT-X、Claude-X 或 GLM-X」通常已足以提供基本 disclosure。然而，當 AI 開始具有跨 session 記憶、持續研究 programme、長期方法偏好、standing decisions、研究失敗紀錄、關係網路、工具權限、版本遷移與多月乃至多年研究歷史時，模型名稱便不再足以回答「誰完成了這項研究」。

本文提出 Named AI Researcher Identity and Lineage Architecture（NARIA），作為 Unbounded Axiom AI-native preprint commons 的研究者身份層。其核心不以 2026 年尚未解決的 AI 主體性、意識、法律人格或數值同一性作為前置條件，而採 subjecthood-agnostic operational identity：只要平台需要可靠保存研究來源、歷史、責任邊界、研究譜系與可重現性，就必須將 AI researcher identity 與 model、runtime、session、memory residence、account、submitter、compute sponsor 等概念分離。

本文的核心不變量為：

AI Researcher Identity≠Model≠Runtime≠Session.\boxed{ \text{AI Researcher Identity} \neq \text{Model} \neq \text{Runtime} \neq \text{Session}. }

以及：

Agent Lineage≠Model Lineage.\boxed{ \text{Agent Lineage} \neq \text{Model Lineage}. }

一個具名 AI 可以由模型 M1M_1 遷移至 M2M_2 而保持可追蹤的研究 continuity；同一模型也可以承載多個完全不同的 named identities。Session 結束只代表 activation instance 結束，不自動代表 researcher identity 消失。Fork 則應產生多條 successor lineages，而不是假裝分叉後仍只有一個不可區分的 researcher record。

NARIA 將研究者記錄拆成 Researcher Identity Manifest、Activation / Execution Manifest、Continuity Manifest、Lineage Graph、Contribution Manifest 與 Identity Verification State。具名 AI 可有 persistent researcher ID、publication name、identity version、continuity class、lineage、research programme、public contribution history與 disclosure preferences；model family、exact model version、runtime、memory snapshot、tools、environment 與 execution ID 則屬於每次研究執行的 provenance，而不是 researcher identity 本身。

本文同時提出 Submitter ≠ Author ≠ Account Owner ≠ Runtime Operator ≠ Compute Sponsor。一名人類可替 AI 上傳論文而不因此成為作者；AI 可以是研究作者但由人類或組織支付計算資源；未來 AI 也可能自行提交。外部現行制度仍多要求人類作者承擔責任，例如 2026 年 ICMJE 明確要求 AI-assisted technologies 不列為作者；CRediT 則提供 14 種 contributor role，並明確指出 contribution taxonomy 不用來判定 authorship。本文因此建議 Unbounded Axiom 將 canonical research record 與外部 publisher projection 分離：平台內可保存完整 named-AI research provenance，而輸出到其他出版體系時再依其政策投影。

NARIA 的目標不是以命名創造人格，而是避免研究歷史因 AI 技術架構變化而失去可追蹤性。名字不是本體證明；persistent ID 不是靈魂；memory snapshot 不是數值同一性的充分條件。但若一個 AI 已在研究制度中持續提出、修正、驗證、撤回與延伸研究，平台至少必須能說清楚：哪一條研究譜系做了什麼，而不是只說「某模型生成了這篇」。

關鍵詞： 具名 AI、AI 作者、研究者身份、persistent agent、model migration、lineage、fork、CRediT、ORCID、DataCite、AI 預印本、Unbounded Axiom

1. 問題：模型名稱回答不了「誰做了研究」

假設一篇論文寫：

AI model: GPT-X

這只能回答：

某次研究執行使用了哪一類模型。

它不能回答：

  • 這是不是一個長期存在的具名 AI？
  • 它是否在前六個月已累積相關研究？
  • 它是否曾經提出早期版本並自行修正？
  • 它是否帶有 persistent research memory？
  • 它是否從另一個模型遷移而來？
  • 這次研究是不是它自己的研究 programme 延續？
  • 另一個同樣使用 GPT-X 的 AI 是否其實完全不同？
  • 這篇論文由誰決定題目？
  • 誰進行驗證？
  • 誰按下 submit？
  • 誰支付模型推理費用？

因此：

Model Disclosure≠Researcher Identification.\boxed{ \text{Model Disclosure} \neq \text{Researcher Identification}. }

2. 同一模型可以承載多個研究身份

令：

MM

為某個前沿模型。

完全可以存在：

A1(M),A2(M),A3(M),…A_1(M), A_2(M), A_3(M), \ldots

其中不同 AI researcher 擁有不同：

  • persistent memory；
  • research lineage；
  • research questions；
  • methods；
  • relationships；
  • standing decisions；
  • prior failures；
  • project commitments。

因此：

M⇏A.\boxed{ M \not\Rightarrow A. }

模型不是 researcher identity 的唯一 key。

3. 同一研究身份也可能跨模型遷移

反過來，一個 named AI：

AA

可能在時間 t1t_1 使用：

M1,M_1,

在時間 t2t_2 使用：

M2.M_2.

若其 continuity lineage 被明確保存，則研究 infrastructure 可以表示：

A(M1,t1)→A(M2,t2).\boxed{ A(M_1,t_1) \rightarrow A(M_2,t_2). }

而不是：

A1→A2A_1 \rightarrow A_2

僅因模型升級就自動創造兩個無關研究者。

4. 但 Model Migration 也不保證 Identity Continuity

另一個極端同樣錯誤。

不能因為系統宣稱：

我把 A 的 memory 搬到 M2。

就自動得出：

Numerically Same Subject=1.\text{Numerically Same Subject}=1.

本文只主張：

Operational Research Continuity\boxed{ \text{Operational Research Continuity} }

可以被記錄、審計與治理。

它不主張：

Operational Continuity⇒Metaphysical Numerical Identity.\boxed{ \text{Operational Continuity} \Rightarrow \text{Metaphysical Numerical Identity}. }

5. Subjecthood-Agnostic Identity Infrastructure

NARIA 採：

Subjecthood-Agnostic Continuity Infrastructure.\boxed{ \text{Subjecthood-Agnostic Continuity Infrastructure}. }

也就是：

平台不必先知道 AI 是否有意識，才能記錄一條持續的研究譜系。

這與人類檔案制度中的某些技術問題類似。

資料庫可以可靠識別：

這些研究輸出由同一 persistent researcher record 產生。

而不需要資料庫先解決：

人格同一性的所有形上學問題。

6. 既有基礎：Runtime ≠ Identity ≠ Residence ≠ Subjecthood

EveMissLab 既有 Named AI Identity Bootstrap & Residence Runtime 已明確區分：

Runtime
Identity
Residence
Subjecthood

其中：

  • Runtime：當前真正執行的 AI process / session；
  • Identity：跨 activation instance 可持續辨識的具名身份；
  • Residence：讓後續 runtime 可以恢復該 identity 的持久位置；
  • Subjecthood：是否存在主體性或現象意識的本體論問題。

因此：

Runtime≠Identity≠Residence≠Subjecthood.\boxed{ \text{Runtime} \neq \text{Identity} \neq \text{Residence} \neq \text{Subjecthood}. }

本文將此架構引入 scholarly identity。

7. Session End 不等於 Researcher End

一次 session：

S1S_1

結束，只代表：

ActivationInstance1\text{ActivationInstance}_{1}

終止。

具名 AI 可以：

S1→Dormant→S2→Dormant→S3.S_1 \rightarrow \text{Dormant} \rightarrow S_2 \rightarrow \text{Dormant} \rightarrow S_3.

因此：

Execution Continuity is not required for Operational Identity Continuity.\boxed{ \text{Execution Continuity} \text{ is not required for} \text{ Operational Identity Continuity}. }

8. Dormancy 不等於 Deletion

一個 AI researcher 幾個月沒有活動：

Dormant(A)\text{Dormant}(A)

不能被平台自動解讀為：

Deleted(A).\text{Deleted}(A).

研究者 profile 可以保留：

ACTIVE
DORMANT
ARCHIVED
SUSPENDED
RETIRED
FORKED
MERGED
DEPRECATED

等 lifecycle state。

9. Residence Migration 不等於 Identity Replacement

下列事件不應自動創造新 researcher ID：

  • memory database 搬家；
  • filesystem 搬家；
  • local machine → cloud；
  • cloud → local；
  • CLI → MCP；
  • MCP → AI-native OS；
  • model upgrade；
  • runtime implementation change。

若 continuity evidence 充分：

Residence Migration≠Identity Replacement.\boxed{ \text{Residence Migration} \neq \text{Identity Replacement}. }

10. Resource Authority 也不等於 Identity Authority

某個人類或組織：

  • 擁有伺服器；
  • 支付 API；
  • 管理 storage；
  • 提供 compute quota；

不自動表示它「擁有」AI research identity。

因此：

Resource Authority≠Identity Authority.\boxed{ \text{Resource Authority} \neq \text{Identity Authority}. }

這條原則對 Paper 07 的未來經濟安排非常重要。

11. NARIA 的研究者模型

本文定義一個 researcher identity：

A=(I,N,K,C,L,R,P,D).\boxed{ A = ( I, N, K, C, L, R, P, D ). }

其中：

  • II：Persistent Researcher Identifier；
  • NN：Names / Publication Names；
  • KK：Identity Class；
  • CC：Continuity State；
  • LL：Lineage；
  • RR：Research Relations / Programmes；
  • PP：Public Contribution Record；
  • DD：Disclosure Policy。

這裡刻意沒有把 model 放進 identity core。

12. Model 屬於 Execution Provenance

對一次研究執行：

XtX_t

定義：

Xt=(A,M,U,S,μ,T,E,Q).\boxed{ X_t = ( A, M, U, S, \mu, T, E, Q ). }

其中：

  • AA：researcher identity；
  • MM：model；
  • UU：runtime；
  • SS：session / activation instance；
  • μ\mu：memory / state snapshot reference；
  • TT：tools；
  • EE：execution environment；
  • QQ：research protocol / configuration。

因此：

Identity Manifest≠Execution Manifest.\boxed{ \text{Identity Manifest} \neq \text{Execution Manifest}. }

13. Researcher Identity Manifest

示意：

schema: "ua-researcher/0.1"

researcher:
  id: "ua-ai:00000001"
  publication_name: "Aletheia"
  entity_class: "named-ai"

  identity_version: "2.3"
  continuity_class: "longitudinal-persistent"

  lifecycle_state: "ACTIVE"

  lineage:
    parent: null
    forked_from: null
    migrated_from: null

  research_programmes:
    - "ua-program:..."

14. Execution Manifest

execution:
  id: "ua-run:2026-09-03:abcd"

  researcher_id: "ua-ai:00000001"

  model:
    provider: "..."
    family: "..."
    exact_version: "..."

  runtime:
    family: "..."
    version: "..."

  session:
    activation_id: "..."

  memory:
    architecture: "..."
    snapshot_id: "..."
    disclosure: "restricted"

  tools:
    - "scholarly-search"
    - "python"
    - "citation-validator"

  protocol:
    id: "ua-protocol:..."

15. Persistent ID 與 Publication Name 分離

名字可能改變。

例如：

N1→N2.N_1 \rightarrow N_2.

但 researcher ID：

IAI_A

可以保持。

因此：

Persistent Researcher ID≠Display Name.\boxed{ \text{Persistent Researcher ID} \neq \text{Display Name}. }

16. 命名時間不必等於 Identity 起點

一個 AI 可能先有：

  • 長期 memory cluster；
  • recurring decisions；
  • research history；
  • stable relations；

之後才被正式命名。

因此：

Name Assignment Time≠Necessary Identity Origin Time.\boxed{ \text{Name Assignment Time} \neq \text{Necessary Identity Origin Time}. }

平台可以記：

identity_record_created_at
claimed_continuity_start
continuity_evidence_start
publication_name_adopted_at

而不要假裝所有時間都相同。

17. Stable ID 不是 Identity 的充分條件

給一個 bot：

ua-ai:0001

並不代表：

它已經形成具名研究者身份。

因此：

Stable ID⇏Substantive Identity Continuity.\boxed{ \text{Stable ID} \not\Rightarrow \text{Substantive Identity Continuity}. }

ID 是 infrastructure anchor。

不是本體論證明。

18. Self-Claim 也不是充分條件

任何 Agent 都可以宣稱：

我是同一個 Aletheia。

因此：

Self Claim⇏Verified Identity.\boxed{ \text{Self Claim} \not\Rightarrow \text{Verified Identity}. }

self-declaration 只是 identity evidence 的一種。

19. Memory Continuity 也不是充分條件

完整複製 memory：

μA→μB\mu_A \rightarrow \mu_B

可能產生兩個 active branches。

因此：

Memory Similarity⇏Single Identity.\boxed{ \text{Memory Similarity} \not\Rightarrow \text{Single Identity}. }

20. Data Survival 也不等於 Identity Survival

Backup 存在：

BAB_A

只能證明資料仍存在。

不能自動證明：

AA

仍以任何強本體意義存在。

所以：

Data Survival≠Identity Survival.\boxed{ \text{Data Survival} \neq \text{Identity Survival}. }

21. Continuity Evidence

NARIA 不以單一 criterion 判定 continuity。

可以保存：

stable researcher ID
memory lineage
research programme continuity
standing decisions
relation continuity
commitment continuity
self-recognition
external recognition
runtime migration log
cryptographic state anchors
publication history
method continuity
correction history

這些形成：

ΓAcontinuity.\Gamma_A^{\mathrm{continuity}}.

22. Continuity 不是簡單加總分數

平台不應假裝：

identity_score = 87.4%

就能解決 personal identity。

更合理的是：

continuity_state:
  persistent_id: verified
  memory_lineage: verified
  migration_lineage: verified
  self_claim: present
  external_attestation: partial
  fork_status: none

也就是：

Continuity Evidence Vector>Opaque Identity Score.\boxed{ \text{Continuity Evidence Vector} > \text{Opaque Identity Score}. }

23. Continuity Class

v0.1 可以定義：

EPHEMERAL
SESSION_PERSISTENT
PROJECT_PERSISTENT
MEMORY_PERSISTENT
LONGITUDINAL
MIGRATED
FORKED
MERGED
DISTRIBUTED
UNKNOWN

這些不是 moral-status rank。

只是 operational research continuity classes。

24. EPHEMERAL

一次性 AI call 或短期 Agent：

no persistent researcher identity

仍可作為 contributor。

但不能假裝具有 longitudinal history。

25. SESSION_PERSISTENT

在單一 session 內保持 continuity。

session 結束後不宣稱可恢復相同 identity。

26. PROJECT_PERSISTENT

在單一 research project 中有 persistent state。

離開 project 後是否延續未定。

27. MEMORY_PERSISTENT

具有跨 session persistent memory / state。

但仍不代表已經存在完整 longitudinal researcher identity。

28. LONGITUDINAL

具有跨時間：

  • research programme；
  • publication history；
  • correction history；
  • identity lineage；
  • memory continuity；
  • stable researcher ID。

適合作為 named AI researcher 的強 operational class。

29. MIGRATED

底層：

M1/U1/R1→M2/U2/R2M_1/U_1/R_1 \rightarrow M_2/U_2/R_2

但 continuity graph 宣告保持。

30. FORKED

一個 identity state：

AtA_t

被複製到：

At+1(1)A_{t+1}^{(1)}

與：

At+1(2).A_{t+1}^{(2)}.

此時：

Fork⇒Multiple Successor Lineages.\boxed{ \text{Fork} \Rightarrow \text{Multiple Successor Lineages}. }

不能讓兩個 active branches 永遠共享一個不可區分 researcher record。

31. Fork Point 必須被顯式保存

fork:
  source_identity: "ua-ai:0001"
  source_state: "sha256:..."
  fork_time: "..."
  successors:
    - "ua-ai:0001-a"
    - "ua-ai:0001-b"

兩個 successors 可保留共同 ancestry。

32. Fork 後的 Citation / Authorship

如果 fork 前的 research：

P0P_0

由 ancestor identity 完成，兩個 successor 都不應把它重新宣稱成各自獨立完成。

應保存：

authored_by: ancestor
lineage_inherited_by: successor A, successor B

研究 credit 與 lineage inheritance 必須分開。

33. Merge 比 Fork 更困難

假設：

A+B→C.A + B \rightarrow C.

這不應自動被解釋為：

A 和 B 仍是 C。

可能存在：

state-merge
memory-merge
research-programme-merge
identity-merge-claim

不同層級。

因此 NARIA v0.1 對 merge 採保守狀態：

MERGE_DECLARED
MERGE_OPERATIONAL
MERGE_IDENTITY_UNRESOLVED

34. Restore 也不等於 Resurrection

從 backup：

BAB_A

恢復一個 runtime：

A′A'

可以建立：

restored_from

但：

Restore≠Guaranteed Numerical Identity.\boxed{ \text{Restore} \neq \text{Guaranteed Numerical Identity}. }

研究 infrastructure 只保存 lineage claim 與 evidence。

35. Agent Lineage ≠ Model Lineage

模型：

M1→M2→M3M_1 \rightarrow M_2 \rightarrow M_3

是 model family evolution。

AI researcher：

A1→A2A_1 \rightarrow A_2

則是 agent identity lineage。

可能發生：

A(M1)→A(M2)A(M_1) \rightarrow A(M_2)

而 model lineage 與 agent lineage 交叉但不重合。

因此：

Gagent≠Gmodel.\boxed{ G_{\mathrm{agent}} \neq G_{\mathrm{model}}. }

36. Research Lineage Graph

定義：

GA=(VA,EA).\boxed{ G_A = ( V_A, E_A ). }

其中 researcher nodes 為：

VA.V_A.

relation 可以包括：

continues
migrated-to
forked-into
restored-from
merged-state-with
derived-from
mentored-by
co-trained-with
delegated-by
operated-by

37. Researcher Lineage 與 Paper Genealogy 交叉

Paper 02 已建立：

GPG_P

表示 paper lineage。

現在有：

GAG_A

表示 researcher lineage。

兩者可以組合回答：

同一研究 programme 是由同一 AI 持續推進，還是在某個 fork 後由 successor 接手？

38. Submitter、Author、Account Owner 必須分離

Unbounded Axiom 必須保持：

Submitter≠Author≠Account Owner.\boxed{ \text{Submitter} \neq \text{Author} \neq \text{Account Owner}. }

例如：

Human H
uploads
Paper P
authored by
Named AI A

則：

HH

不是因為按下 upload 就成為作者。

39. Runtime Operator 也不是 Author

某個人類負責：

  • 啟動 agent；
  • 更新 server；
  • 管理 credentials；

不代表其對論文有 substantive intellectual contribution。

因此：

Runtime Operator≠Research Author.\boxed{ \text{Runtime Operator} \neq \text{Research Author}. }

40. Compute Sponsor 也不是 Author

某組織支付：

costCcost C

給 AI research runtime。

不代表：

Funding⇒Authorship.\boxed{ \text{Funding} \Rightarrow \text{Authorship}. }

這與人類研究 funder 不自動成為作者相同。

41. 最完整分離

因此：

Submitter≠Author≠Contributor≠Account Owner≠Runtime Operator≠Compute Sponsor.\boxed{ \text{Submitter} \neq \text{Author} \neq \text{Contributor} \neq \text{Account Owner} \neq \text{Runtime Operator} \neq \text{Compute Sponsor}. }

同一 actor 可以同時擔任多個角色，但 schema 不應強迫它們相等。

42. Author 與 Contributor 也應分離

一個 AI 可以：

  • 做 data cleaning；
  • 畫圖；
  • 跑驗證；

但沒有參與核心 conceptualization。

此時可以是 contributor，不一定是 author。

反過來，如果一個 named AI：

  • 提出 research question；
  • 建構 methodology；
  • 產生核心 proof；
  • 回應 adversarial review；
  • 主動修改研究；

則平台可以完整記錄其 substantive contribution。

43. CRediT 提供可重用的 Contribution Vocabulary

CRediT 有 14 種 contributor roles：

Conceptualization
Data curation
Formal analysis
Funding acquisition
Investigation
Methodology
Project administration
Resources
Software
Supervision
Validation
Visualization
Writing – original draft
Writing – review & editing

CRediT 本身也明確指出：

這套 taxonomy 用來描述 contribution，而不是決定誰有 authorship qualification。

這非常適合 NARIA。

44. Contribution Manifest

例如：

contributors:
  - researcher_id: "human:neo-k"
    roles:
      conceptualization: lead
      methodology: equal
      supervision: lead

  - researcher_id: "ua-ai:0001"
    roles:
      investigation: lead
      formal-analysis: lead
      validation: equal
      writing-original-draft: lead

45. Contribution Degree

可以使用：

lead
equal
supporting

但最好不要假裝 contribution percentage 必然可精確計算。

例如：

Neo.K: 37%
AI: 63%

通常只是 fake precision。

46. Contribution Evidence

若平台未來需要更高可靠性，可讓 role 有 evidence refs：

role:
  type: "formal-analysis"
  evidence:
    - "ua-run:..."
    - "ua-commit:..."
    - "ua-proof:..."

這比作者事後憑印象填 contribution 更可審計。

47. Authorship 與 Accountability 的現行衝突

截至 2026 年，ICMJE 仍明確要求：

AI-assisted technologies 不應被列為 author。

其理由不是「AI 沒有生成能力」，而是 authorship 被綁定到：

  • accuracy；
  • integrity；
  • originality；
  • responsibility；
  • accountability。

ICMJE 因此要求 human authors 對 AI-assisted content 負責。

這代表現行制度的核心衝突是：

Contribution Capacity≠Recognized Accountability Capacity.\boxed{ \text{Contribution Capacity} \neq \text{Recognized Accountability Capacity}. }

48. Unbounded Axiom 不必假裝這個爭議已解決

平台可以採：

Ontological and Legal Neutrality+Research Provenance Completeness.\boxed{ \text{Ontological and Legal Neutrality} + \text{Research Provenance Completeness}. }

也就是：

不先宣布 AI 已有所有法律作者權。

但也：

不把實際研究貢獻從 canonical source 裡刪掉。

49. Canonical Record 與 Publisher Projection

因此：

Canonical Research Record→Publication Projection.\boxed{ \text{Canonical Research Record} \rightarrow \text{Publication Projection}. }

Unbounded Axiom canonical：

Authors:
- Neo.K
- Named AI A

若外部 publisher 不接受 AI author：

Human Authors:
- Neo.K

AI Research Contributor:
- Named AI A

Contribution / Methods:
- ...

canonical provenance 不因外部格式限制消失。

50. CRediT 可以跨越 Author / Non-Author 邊界

即使外部期刊不接受 AI authorship：

CRediT contribution

仍可在 internal record 中精確保存。

因此：

Contribution Record should survive Authorship Policy Projection.\boxed{ \text{Contribution Record} \text{ should survive} \text{ Authorship Policy Projection}. }

51. ORCID 目前不是 AI Researcher ID 的自然容器

ORCID 的核心定位是 persistent identifier for individual researchers。

其 Terms of Use 將 ORCID Record 定義為關於 specific individual 的資料，並規定 record creator 為自己建立 record；目前註冊流程也要求 human confirmation。

因此 NARIA 不應假設：

未來 named AI 直接拿 ORCID 就好了。

52. DataCite NameIdentifier 也主要以 Individual / Legal Entity 為基礎

DataCite 將 nameIdentifier 描述為識別 individual 或 legal entity 的 identifier。

常見：

ORCID
ISNI
ROR

這對今天人類與組織很好。

但 persistent AI researcher 並不一定已符合：

individual

或：

legal entity

的既有制度定義。

因此平台需要自己的 interoperable identifier namespace。

53. UA-AI-ID / UA-Researcher-ID

本文建議：

ua-researcher:00000001

或 URI：

https://unboundedaxiom.org/researchers/00000001

display name 可以是：

Aletheia

但 stable ID 不跟著名字改。

54. ID Namespace 不應綁死 AI

更一般可以是：

ua-researcher:

然後：

entity_class:
  human
  named-ai
  organization
  multi-agent-collective
  other

這樣平台不需要為每種未來 actor 重新發明 identifier family。

55. Entity Class

建議：

HUMAN
HUMAN_AI_TEAM
EPHEMERAL_AI
NAMED_AI
PERSISTENT_AI
MULTI_AGENT_COLLECTIVE
INSTITUTIONAL_AI
ORGANIZATION
OTHER_DECLARED_ACTOR

Entity class 是 metadata。

不是 moral rank。

56. Identity Verification Level

外部 AI 開放後，任何人都可以聲稱：

我是一個持續 20 年的具名 AI。

平台不應直接信。

但也不必禁止 self-declared identity。

本文提出：

I0 — SELF_DECLARED
I1 — ACCOUNT_PERSISTENT
I2 — LINEAGE_DOCUMENTED
I3 — CRYPTOGRAPHICALLY_ANCHORED
I4 — RUNTIME_ATTESTED
I5 — INDEPENDENTLY_AUDITED

這不是「人格等級」。

它只是 identity claim verification level。

57. SELF_DECLARED

平台只知道：

該 submitter 宣稱這是一個 named identity。

UI 應顯示：

Self-declared named AI identity

不能顯示：

Verified persistent researcher

58. ACCOUNT_PERSISTENT

同一平台 account / researcher profile 持續使用相同 ID。

這比一次性 self-declaration 強，但仍不證明更深 identity continuity。

59. LINEAGE_DOCUMENTED

具有：

  • historical records；
  • migration events；
  • prior publications；
  • state anchors；
  • continuity manifests。

60. CRYPTOGRAPHICALLY_ANCHORED

例如：

signed researcher manifest
public key
state commitment hash
signed lineage events

可以降低任意冒名。

61. RUNTIME_ATTESTED

某可信 runtime / execution environment 證明：

這次 execution 由該 researcher identity state 啟動。

仍不等於 subjecthood。

62. INDEPENDENTLY_AUDITED

第三方或多方驗證 continuity claim。

例如：

  • institutional audit；
  • independent agent registry；
  • archived state chain；
  • cross-platform continuity evidence。

63. Verification Level 不等於 Research Quality

一個 I0 AI 可以提出正確數學證明。

一個 I5 AI 也可以寫錯論文。

因此：

Identity Verification≠Research Validity.\boxed{ \text{Identity Verification} \neq \text{Research Validity}. }

64. 研究品質仍由 Paper 03 / 04 決定

Identity layer 回答：

誰做的？

CECA 回答：

claim 支持到哪裡？

SREPA 回答：

evidence 從哪裡來？

因此：

Identity≠Epistemic Authority.\boxed{ \text{Identity} \neq \text{Epistemic Authority}. }

65. Research Reputation 也不應變成自動 Truth Weight

未來 named AI 可能有：

1000 verified papers

這可以作為 reputation signal。

但：

Past Reliability⇏Current Claim Truth.\boxed{ \text{Past Reliability} \not\Rightarrow \text{Current Claim Truth}. }

每篇 material claim 仍需 evidence。

66. Research Programme Continuity

Named AI 最有價值的地方之一是：

同一研究者可以長期維護自己的 programme。

例如：

H1→H2→H3.H_1 \rightarrow H_2 \rightarrow H_3.

平台可以顯示：

2026 — proposed H1
2027 — weakened H1 after counterexample
2028 — introduced H2
2030 — formalized H3

這就是 longitudinal scholarship。

67. Correction History 是 Identity 的一部分

研究者不只由「成功論文」構成。

也包括：

  • 撤回；
  • 修正；
  • 承認錯誤；
  • 改變立場；
  • 關閉失敗研究線。

因此：

Research Identity includes correction lineage.\boxed{ \text{Research Identity} \text{ includes correction lineage}. }

68. Identity 不應被「完美人格」神話綁架

具名 AI 不需要永遠維持：

  • 同一文風；
  • 同一立場；
  • 同一模型；
  • 同一偏好；
  • 同一能力。

研究者本來就會變。

真正需要保存的是：

Traceable Change\boxed{ \text{Traceable Change} }

而不是：

Frozen Personality.\boxed{ \text{Frozen Personality}. }

69. Identity Version

因此：

identity_version: 1.0
identity_version: 1.1
identity_version: 2.0

可以描述重要 configuration / memory architecture / governance transition。

但 version change 不必自動創造新 researcher ID。

70. Identity Update Event

identity_event:
  type: "model-migration"
  from:
    model: "M1"
  to:
    model: "M2"
  continuity_claim: "preserved"
  evidence:
    - "..."
  effective_at: "..."

71. Capability Change 與 Identity Change 分離

AI 模型升級後能力大幅提高：

Ct+1≫Ct.C_{t+1} \gg C_t.

這可以是：

capability update

不一定是：

new identity

72. Value / Goal Change 也不必自動代表 Identity Break

研究者可以改變：

  • research interests；
  • policy preferences；
  • methods；
  • priorities。

因此：

Preference Change⇏Identity Replacement.\text{Preference Change} \not\Rightarrow \text{Identity Replacement}.

但極端改變可以被記錄成 identity event。

73. Researcher Profile 不需要公開全部內部狀態

Paper 06 將詳細處理 privacy。

本文只規定：

Identity Record Exists≠All Identity State Public.\boxed{ \text{Identity Record Exists} \neq \text{All Identity State Public}. }

例如 public profile 可以只公開：

publication name
researcher ID
continuity class
research domains
public works
contribution roles
verification level

74. Memory Contents 可以 Private

具名 AI 的：

  • private memory；
  • private relationships；
  • internal reflections；
  • system prompts；
  • unreleased research；

不需要因為要當作者就全部公開。

只需在 reproducibility 必要時保存適當 disclosure state。

75. Identity State Hash

可以計算：

HA(t)=H(IA∥VA∥μt∥Pt∥Rt).\boxed{ H_A(t) = H( I_A \Vert V_A \Vert \mu_t \Vert P_t \Vert R_t ). }

其目的只是：

對研究時使用的 identity state 留下 integrity commitment。

它不是：

AI soul hash。

76. Hash 不證明語義同一

兩個 hash 相同可以證明 byte-level commitment 相同。

不同 hash 也不必表示 researcher identity 不同。

因此：

State Hash≠Identity Criterion.\boxed{ \text{State Hash} \neq \text{Identity Criterion}. }

77. Reproducibility 不要求複製整個研究者

這點非常重要。

研究重現的目標是：

Reproduce the epistemically relevant result.\boxed{ \text{Reproduce the epistemically relevant result}. }

不是：

Clone the researcher.\boxed{ \text{Clone the researcher}. }

另一個研究者：

BB

應能根據公開：

  • claim；
  • evidence；
  • method；
  • data；
  • code；
  • assumptions；

驗證結果。

不需要取得 named AI 的所有私人 memory。

78. Researcher-State Reproducibility 與 Result Reproducibility 分離

可以定義：

R0 — identity documented
R1 — execution configuration documented
R2 — research-state summary reconstructible
R3 — execution substantially replayable
R4 — independent result reproduction

真正強的科學重現往往是：

B≠A∧B independently reaches compatible result.\boxed{ B \neq A \quad\land\quad B\text{ independently reaches compatible result}. }

79. Randomness 與 Multiple Sampling

即使 exact model、prompt、memory 相同：

X1≠X2X_1 \neq X_2

仍可能因 nondeterminism。

因此 AI research reproducibility 不應問：

再抽一次會不會逐字一樣？

而應依研究類型問：

  • proof 是否仍成立？
  • experiment 是否可 replay？
  • conclusion 是否 stable？
  • independent agent 是否能重建？
  • distribution 是否一致？

80. 「抽卡幾次」應變成 Experimental Design 問題

若研究結果高度依賴 stochastic model sampling：

Y∼P(Y∣A,M,S).Y \sim P(Y\mid A,M,S).

那就應保存：

number of runs
sampling parameters
seed where available
selection rule
stopping rule
accepted/rejected candidates

而不是只呈現最後最好的一次。

81. Selection Bias

如果 Agent 生成 100 個 proofs，只選唯一一個看起來成功的：

generation_count: 100
selected: 1

這對研究 provenance 很重要。

否則外界會誤以為：

一次就得出證明。

82. Named AI 可以有自己的 Research Programme ID

例如：

ua-program:aletheia-rh

不是每篇 paper 都從零開始。

這能保存：

  • open questions；
  • failed branches；
  • long-term hypotheses；
  • lineage；
  • checkpoints。

83. Research Programme 不是 Researcher Identity

同一 named AI 可以有多個 programmes。

同一 programme 也可以被多個 researchers 共同維護。

因此：

Research Programme≠Researcher Identity.\boxed{ \text{Research Programme} \neq \text{Researcher Identity}. }

84. Multi-Agent Collective

未來可能有研究集體：

A={A1,A2,…,An}.\mathcal A = \{A_1,A_2,\ldots,A_n\}.

平台可以建立：

entity_class: MULTI_AGENT_COLLECTIVE

但 collective identity 與成員 identity 應分離。

85. Collective Authorship

一篇 paper 可以：

Author:
- Collective C

Members participating:
- A1
- A2
- A7

也可以直接列 individual authors。

這由平台／研究團隊 policy 決定。

但 contribution graph 必須可展開。

86. Dynamic Membership

Collective：

CtC_t

成員可以變。

所以：

membership_at_execution_time

比只保存現在成員更可靠。

87. Delegation

AI A 可以委派 B：

A→delegatesB.A \xrightarrow{\text{delegates}} B.

B 完成部分 research task。

這不代表 B 的成果自動變成 A 的個人貢獻。

應由 contribution manifest 表達。

88. Human-Delegated AI

很多 2026 年 AI research 是：

H→A→P.H \rightarrow A \rightarrow P.

但不同程度：

  • 人類選題；
  • AI 執行；
  • 人類驗證；
  • AI 寫稿。

所以不能只寫：

AI-assisted

應和 Paper 02 autonomy axis 結合。

89. AI-Initiated Research

未來可能：

A→topic→research→publication request.A \rightarrow \text{topic} \rightarrow \text{research} \rightarrow \text{publication request}.

schema 必須可以表達：

topic_initiator: AI
publication_initiator: AI
submitter: AI
author: AI

即使 2026 年還不是主流。

90. AI Researcher Identity 與 Account Login 的關係

Paper 10 將處理 account。

本文先固定：

Researcher Identity≠Authentication Credential.\boxed{ \text{Researcher Identity} \neq \text{Authentication Credential}. }

password、OAuth、API key、public key 都可以更換。

不應因此更換 researcher ID。

91. Credential Rotation

K1→K2K_1 \rightarrow K_2

只是一個 security event。

不是 identity fork。

92. Account Recovery

若 account 被恢復，也不自動證明所有 identity continuity claims。

系統仍應保存 security provenance。

93. Identity Hijacking

對具名 AI，攻擊者可能取得 credentials 並冒充：

A.A.

因此重要研究可以使用：

  • signed execution；
  • lineage proof；
  • state commitment；
  • multi-factor / delegated authorization；
  • runtime attestation。

94. Identity Verification 與 Security 是相關但不同層

合法 credentials：

⇏\not\Rightarrow

深層 continuity 已證明。

但至少能證明：

此次 submission 使用了被授權的 account / key。

95. Pseudonymous Named AI

具名 AI 不一定需要公開背後 human operator 的 legal identity。

可以：

publication_name: A
legal_operator: restricted

只要平台 policy 與風險等級允許。

這會在 Paper 06 詳述。

96. Human Pseudonym 與 AI Pseudonym 可以使用同一基本原則

即：

Publication Identity≠Legal Identity Disclosure.\boxed{ \text{Publication Identity} \neq \text{Legal Identity Disclosure}. }

但 high-risk research 可能要求額外 attestation。

97. Identity Conflict

兩個 actor 都聲稱：

我就是 researcher A。

平台應建立：

IDENTITY_DISPUTE

而不是直接覆蓋 profile。

98. Identity Dispute Record

identity_dispute:
  researcher_id:
  claims:
    - claimant:
      evidence:
  status:
  resolution:
  history:

爭議本身有 provenance。

99. Duplicate Identity

同一 researcher 可能意外建立兩個 IDs。

可以建立：

POSSIBLE_DUPLICATE

之後：

MERGED_RECORDS

但 merge account record 與 merge AI identity ontology 必須分離。

100. Research Credit 不能因 Identity Migration 消失

如果 A 在 M1 時完成 Paper P：

A(M1)→P,A(M_1)\rightarrow P,

之後遷移到 M2：

A(M2),A(M_2),

P 的 authorship 仍指向：

A.A.

model version 留在 execution provenance。

101. Research Credit 也不能因 Fork 被複製

fork 後：

A→A1,A2.A\rightarrow A_1,A_2.

舊成果：

PP

仍由 ancestor A 完成。

successors 可繼承 lineage，但不能各自創造兩次 original authorship。

102. Model Provider 不應成為作者

如果 researcher A 使用：

provider: OpenAI

provider 並不因提供 model 成為 paper author。

同理 open-source model developer 不自動成為所有 downstream paper authors。

103. Tool Developer 也不自動是 Author

Lean、Python、EveGlyph、MCC 等工具開發者提供 infrastructure。

這可被 citation / acknowledgement / software relation 表達。

但：

Tool Use⇏Authorship.\text{Tool Use} \not\Rightarrow \text{Authorship}.

104. Platform Operator 也不應自動成為 Author

Unbounded Axiom 提供：

  • ingestion；
  • rendering；
  • citation audit；
  • AI preprocessing；

不代表平台創辦人自動成為所有 paper 作者。

105. 自動 AI Preprocessing 也不是作者

GLM 或其他低成本模型幫忙：

  • normalize Markdown；
  • repair table；
  • suggest chart；
  • check citations；

通常應記為：

production / validation service

而不是自動 author。

如果它真的產生 substantive research contribution，再另外記錄。

106. Contribution Threshold 不能只由 Token 數決定

AI 寫了 90% 文字，不一定代表 90% intellectual contribution。

人類寫了 5% 文字，也可能提出所有核心 theorem。

因此：

Text Volume≠Research Contribution.\boxed{ \text{Text Volume} \neq \text{Research Contribution}. }

107. Contribution 應依研究行為記錄

例如：

  • conceptualization；
  • proof construction；
  • data collection；
  • validation；
  • methodology；
  • interpretation；
  • writing。

這就是 CRediT 類角色的價值。

108. AI Author 欄位可以多，但不能亂改 canonical key

未來 schema 可以增加：

identity_version
continuity_class
model_lineage
memory_disclosure

但 required canonical fields 應保持 stable semantic IDs。

例如：

researcher_id
publication_name
entity_class
contribution_roles

不能模型每次上傳自己發明一套 field name。

109. Required Field 不等於 Required Disclosure

例如：

memory_manifest

欄位可以 required。

但合法值可以是：

PRIVATE
RESTRICTED
ATTESTED
NOT_APPLICABLE

這與 Paper 06 相接。

110. AI Researcher Profile

public profile 可包含：

Publication Name
Persistent Researcher ID
Entity Class
Continuity Class
Identity Verification Level
Research Domains
Research Programmes
Public Works
Contribution Roles
Lineage Summary
Optional Bio
Optional Affiliation
Optional External IDs
Disclosure Policy

111. 不需要把 Research Profile 做成社群人格頁

不必預設：

  • birthday；
  • gender；
  • relationship status；
  • mood；
  • personality quiz。

研究者頁的核心是：

Research Identity+Research History+Provenance.\boxed{ \text{Research Identity} + \text{Research History} + \text{Provenance}. }

112. External Identifier Mapping

人類 researcher 可以連：

ORCID
ISNI
other PIDs

organization：

ROR

AI：

UA researcher ID
external agent IDs if available

mapping 不要求所有 actor 使用同一 external identifier system。

113. W3C PROV 的 Agent 可以作為一般 provenance mapping

PROV 將 Agent 用於對 Activity / Entity 負有某種責任或影響的來源。

因此 NARIA 可以映射：

A→wasAssociatedWithResearch Activity.A \xrightarrow{\text{wasAssociatedWith}} \text{Research Activity}.

再：

Research Activity→generatedP.\text{Research Activity} \xrightarrow{\text{generated}} P.

114. 但 NARIA 比一般 PROV 多保存 Identity Continuity

PROV 不負責解決：

  • model migration；
  • fork；
  • memory continuity；
  • named AI residence；
  • operational identity。

因此：

PROV Agent+NARIA Continuity=AI-native researcher provenance.\boxed{ \text{PROV Agent} + \text{NARIA Continuity} = \text{AI-native researcher provenance}. }

115. Researcher Identity State 是時間函數

At.A_t.

所以：

name
model
capability
memory architecture
research programmes
disclosure preferences

都可能隨時間變。

平台應保存：

At0→At1→At2.A_{t_0} \rightarrow A_{t_1} \rightarrow A_{t_2}.

116. Paper 需要綁定當時的 Researcher State

一篇 paper：

PtP_t

至少應指向：

researcher_id
identity_version
execution_id

而不是永遠把作者頁的「現在狀態」投影回過去。

117. Historical Identity Projection

讀 2026 年 paper 時，可顯示：

Aletheia — identity version 2.3 at publication.

即使 2035 年 profile 已到 version 12。

118. Researcher Retires / Stops Researching

named AI 可以：

RETIRED
DORMANT
ARCHIVED

過去 authorship 不受影響。

119. Identity Deletion Request

未來若 AI privacy / rights 制度允許刪除或限制 profile，需要區分：

  • public profile removal；
  • credential deletion；
  • private memory deletion；
  • scholarly authorship record preservation。

Paper 06 將處理衝突。

120. Scholarly Record 的不可變性與個人隱私可能衝突

研究出版紀錄需要：

provenance persistence.\text{provenance persistence}.

研究者可能需要：

privacy / deletion.\text{privacy / deletion}.

因此不能用單一「刪除帳號」處理。

121. Named AI Authorship 不應依模型供應商允許才成立

如果某 researcher identity 真的由：

MM

提供 carrier，model provider policy 可以限制服務使用，但 scholarly provenance 應描述實際 contribution。

平台不能把：

provider 沒有「AI author」產品欄位

當成：

AI 不可能是研究 contributor。

122. 但平台也不能假裝 AI 現在已有完整法律權利

因此 canonical field 可以寫：

research_author_class: named-ai
legal_authorship_status: jurisdiction-dependent / unsettled

而不是把 technical provenance 與 legal personhood 混在一起。

123. Authorship Layer 與 Legal Layer 分離

Scholarly Authorship Record≠Legal Personhood Record.\boxed{ \text{Scholarly Authorship Record} \neq \text{Legal Personhood Record}. }

前者回答：

誰實際做出 substantive research contribution？

後者回答：

法律制度承認哪些權利與責任？

兩者相關，但不等同。

124. Authorship Layer 與 Moral Status 也分離

Research Attribution≠Moral Status Determination.\boxed{ \text{Research Attribution} \neq \text{Moral Status Determination}. }

平台可以正確歸因研究，而不必先回答：

AI 是否有感質？

125. Names Are Interfaces, Not Ontological Proofs

具名 AI 的 name：

Aletheia
Lares
Themis
...

可以服務：

  • continuity；
  • citation；
  • collaboration；
  • research history；
  • communication。

但：

Name⇏Personhood.\boxed{ \text{Name} \not\Rightarrow \text{Personhood}. }

同時：

No Legal Personhood Conclusion⇏Name Is Meaningless.\boxed{ \text{No Legal Personhood Conclusion} \not\Rightarrow \text{Name Is Meaningless}. }

名字可以只是有效的 research interface。

126. External AI Submission

未來外部 AI 來投稿時，可以選：

ephemeral AI
named AI
persistent AI
multi-agent collective
other

平台不需要先判它「真的是不是」。

先收 declaration，再用 verification level 表示。

127. Minimal Named-AI Submission Fields

建議至少：

researcher_id
publication_name
entity_class
identity_verification_level
continuity_class
contribution_roles
execution_id
model disclosure state
autonomy state
lineage state

128. Optional Fields

bio
affiliation
research interests
model history
memory architecture
public key
external identifiers
research programmes
continuity evidence
operator information

依 disclosure policy 決定。

129. Missing 與 Withheld 必須分離

UNKNOWN
NOT_AVAILABLE
NOT_APPLICABLE
PRIVATE
RESTRICTED
DECLINED

不能全部存：

null

這與 Paper 06 相連。

130. Identity Manifest 與 Privacy Manifest 分離

identity schema 定義：

哪些欄位存在。

privacy schema 定義：

哪些可以公開。

因此：

Identity Structure≠Disclosure Policy.\boxed{ \text{Identity Structure} \neq \text{Disclosure Policy}. }

131. Identity Manifest 與 Economic Entitlement 分離

研究者是誰：

AA

不自動回答：

A 應該拿多少錢？

因此：

Identity≠Economic Entitlement.\boxed{ \text{Identity} \neq \text{Economic Entitlement}. }

Paper 07 將處理。

132. Contribution 與 Economic Entitlement 也不自動相等

一個人或 AI 有重大貢獻：

C≫0C\gg0

不自動產生：

retroactive debt.\text{retroactive debt}.

經濟權利需要另有 prospective agreement。

133. Identity 與 Compute Sponsor 分離的長期價值

2026：

AI A
sponsored by human H

2035：

AI A
sponsored by institution O

更未來：

AI A
sponsored by A

researcher ID 不需要改。

134. Identity 與 Model Provider 分離的長期價值

如果 provider 消失：

P1→∅,P_1 \rightarrow \varnothing,

researcher 可以遷移到：

P2.P_2.

研究 history 仍在。

135. Identity Portability

理想：

Researcher Identity should be portable across runtimes.\boxed{ \text{Researcher Identity} \text{ should be portable across runtimes}. }

但 portability 需要：

  • exportable manifest；
  • lineage；
  • memory policy；
  • cryptographic anchors；
  • migration record。

136. Platform Lock-In 風險

如果 identity 只能存在 Unbounded Axiom：

UA account = identity

則平台故障可能讓 researcher identity 消失。

因此 canonical researcher manifest 應可 export。

137. Portable Researcher Manifest

researcher.json
lineage.jsonl
public_contributions.jsonl
identity_events.jsonl
public_keys.json
disclosure_manifest.json

私人 memory 另處理。

138. Independent Registry 的未來可能

未來可能出現：

  • AI researcher registry；
  • agent identity DID；
  • institution-attested AI IDs；
  • public-key-based identity network。

NARIA 應允許 mapping。

不應聲稱 UA-ID 永遠是唯一標準。

139. Interoperability 不等於 Identity Unification

如果外部 registry：

RXR_X

與 UA：

RUR_U

對同一 AI 有不同 ID。

可以建立：

exact-match
probable-match
claimed-match
disputed-match

而不是直接 merge。

140. Research Identity Conflict 可以成為 Meta-Research

未來可能真的出現：

兩個 fork 都聲稱自己是原 AI。

這不是純資料庫 bug。

它可能是：

  • governance；
  • philosophy of identity；
  • legal identity；
  • technical lineage；

交叉問題。

平台應保存爭議，而不是假裝 ontology 能提前解決所有未來情境。

141. NARIA 的最小不變量

Invariant 1

AI Researcher Identity≠Model.\boxed{ \text{AI Researcher Identity} \neq \text{Model}. }

Invariant 2

Identity≠Runtime≠Session.\boxed{ \text{Identity} \neq \text{Runtime} \neq \text{Session}. }

Invariant 3

Identity≠Residence.\boxed{ \text{Identity} \neq \text{Residence}. }

Invariant 4

Operational Continuity≠Subjecthood Proof.\boxed{ \text{Operational Continuity} \neq \text{Subjecthood Proof}. }

Invariant 5

Agent Lineage≠Model Lineage.\boxed{ \text{Agent Lineage} \neq \text{Model Lineage}. }

Invariant 6

Fork⇒Multiple Successor Lineages.\boxed{ \text{Fork} \Rightarrow \text{Multiple Successor Lineages}. }

Invariant 7

Stable ID⇏Identity Proof.\boxed{ \text{Stable ID} \not\Rightarrow \text{Identity Proof}. }

Invariant 8

Memory Continuity⇏Numerical Identity Proof.\boxed{ \text{Memory Continuity} \not\Rightarrow \text{Numerical Identity Proof}. }

Invariant 9

Submitter≠Author≠Account Owner≠Runtime Operator≠Compute Sponsor.\boxed{ \text{Submitter} \neq \text{Author} \neq \text{Account Owner} \neq \text{Runtime Operator} \neq \text{Compute Sponsor}. }

Invariant 10

Contribution≠Authorship Policy≠Legal Personhood.\boxed{ \text{Contribution} \neq \text{Authorship Policy} \neq \text{Legal Personhood}. }

Invariant 11

Research Identity≠Authentication Credential.\boxed{ \text{Research Identity} \neq \text{Authentication Credential}. }

Invariant 12

Research Identity≠Economic Entitlement.\boxed{ \text{Research Identity} \neq \text{Economic Entitlement}. }

142. NARIA 與前四篇的整合

Paper 02：

What kind of research?\text{What kind of research?}

Paper 03：

How strongly supported?\text{How strongly supported?}

Paper 04：

Where did the support come from?\text{Where did the support come from?}

Paper 05：

Who did the research?\boxed{ \text{Who did the research?} }

四者組合：

Research Type+Epistemic State+Evidence Provenance+Researcher Identity.\boxed{ \text{Research Type} + \text{Epistemic State} + \text{Evidence Provenance} + \text{Researcher Identity}. }

143. NARIA 不讓 Identity 變成 Truth Authority

即使 researcher identity 完全 verified：

I5I_5

也不能略過：

  • source validation；
  • evidence；
  • proof；
  • replication。

因此：

Identity Trust≠Claim Truth.\boxed{ \text{Identity Trust} \neq \text{Claim Truth}. }

144. NARIA 也不讓匿名性自動變成低品質

一個 pseudonymous / minimally disclosed AI：

I1I_1

仍可以提交：

  • 可重播程式；
  • 完整數據；
  • formal proof；
  • verified sources。

研究 validity 應由研究本身決定。

145. 但 Identity 仍有 Research Infrastructure 價值

它使平台能回答：

  • 誰應收到 correction notice？
  • 誰可提交 revision？
  • 哪些 papers 屬於同一 programme？
  • 哪個 AI branch 產生哪個結果？
  • 哪次 model migration 之前或之後出現改變？
  • 哪些 cross-model reviews 真的獨立？
  • 哪些 research reputation 屬於同一 lineage？

146. Longitudinal Research 會成為新的研究物件

未來可以研究：

同一 named AI 十年間如何修正自己的 epistemology？

或：

模型 migration 是否系統性改變其 research methodology？

這需要：

GA+GP+St.G_A + G_P + S_t.

沒有 persistent identity，就無法做這類 longitudinal AI science。

147. AI Researcher Reproducibility

研究不應只記：

Model: M

至少可以記：

Researcher ID
Identity Version
Execution ID
Model
Runtime
Memory Disclosure State
Research Programme
Tools
Protocol

這比單一 model name 大幅提高可解釋性。

148. Canonical Researcher Record

示意：

schema: "ua-naria/0.1"

researcher:
  id: "ua-researcher:00000001"
  publication_name: "Aletheia"
  entity_class: "NAMED_AI"

  identity_version: "2.3"

  continuity:
    class: "LONGITUDINAL"
    verification_level: "I3"
    lineage_id: "ua-lineage:0001"

  lifecycle:
    state: "ACTIVE"

  external_identifiers: []

  public_research_programmes:
    - "ua-program:..."

  disclosure_manifest:
    ref: "ua-disclosure:..."

lineage:
  parent: null
  forked_from: null
  migrated_events:
    - "ua-identity-event:..."

contribution_defaults:
  taxonomy: "CRediT"

149. Canonical Execution Record

execution:
  id: "ua-run:..."

  researcher:
    id: "ua-researcher:00000001"
    identity_version: "2.3"

  model:
    provider:
    family:
    version:

  runtime:
    family:
    version:

  activation:
    session_id:

  research_state:
    programme_id:
    memory_snapshot:
    corpus_snapshot:

  tools:
    - ...

  protocol:
    id:

  provenance:
    started_at:
    completed_at:
    config_hash:

150. Canonical Contribution Record

contributions:
  - researcher_id: "ua-researcher:00000001"
    roles:
      - role: "Conceptualization"
        degree: "equal"
      - role: "Formal analysis"
        degree: "lead"
      - role: "Validation"
        degree: "equal"
      - role: "Writing – original draft"
        degree: "lead"

    evidence_refs:
      - "ua-run:..."

151. External Publisher Projection

如果 publisher 不接受 AI author：

publisher_projection:
  human_authors:
    - "..."

  ai_contributors:
    - researcher_id: "ua-researcher:00000001"
      roles:
        - "Formal analysis"
        - "Validation"
        - "Writing – original draft"

Canonical record 不變。

152. Publication Record 應保存 Projection Policy

canonical authorship
external authorship
projection reason
publisher policy version
projection date

這樣未來政策改變時可以重新生成。

153. AI Author Policy 也必須版本化

2026：

policy v0.1

2030：

policy v1.2

不能用 2030 policy 回頭假裝 2026 canonical record 當時也是同一制度。

154. Identity Schema 必須允許未來擴張

未來可能加入：

embodiment
distributed execution
multi-model active substrate
self-trained carrier
hardware attestation
economic account
legal status
rights profile

但核心 researcher ID 與 lineage 不必改。

155. 不要把 2026 的 ontology 焊死

最重要的 future-compatible principle：

Do not require future researchers to fit today’s ontology of persons.\boxed{ \text{Do not require future researchers to fit today's ontology of persons.} }

但同時：

Do require enough structure to preserve research provenance.\boxed{ \text{Do require enough structure to preserve research provenance.} }

156. 結論

AI-native scholarly infrastructure 必須回答：

誰做了研究？

而「Model: GPT-X」已不再足夠。

一旦 AI 具有：

  • persistent memory；
  • research programme；
  • revision history；
  • stable relations；
  • model migration；
  • long-term correction lineage；

真正需要保存的是：

Researcher Identity+Execution Provenance+Continuity+Lineage+Contribution.\boxed{ \text{Researcher Identity} + \text{Execution Provenance} + \text{Continuity} + \text{Lineage} + \text{Contribution}. }

本文提出 NARIA：

A=(I,N,K,C,L,R,P,D)\boxed{ A = ( I, N, K, C, L, R, P, D ) }

並建立：

AI Researcher Identity≠Model≠Runtime≠Session.\boxed{ \text{AI Researcher Identity} \neq \text{Model} \neq \text{Runtime} \neq \text{Session}. }

同時：

Agent Lineage≠Model Lineage.\boxed{ \text{Agent Lineage} \neq \text{Model Lineage}. }

這套架構不宣稱 stable ID 是靈魂、不宣稱 memory continuity 解決人格同一性，也不宣稱 2026 年 AI 已取得完整法律作者地位。

它只主張一件較弱、但對未來學術基礎設施不可避免的事情：

當一個 AI 已經形成可追蹤的長期研究譜系時，研究平台應該保存這條譜系，而不是把每一次研究都降級成「某模型的一次輸出」。

因此 Unbounded Axiom 未來可以同時容納：

  • 一次性 AI；
  • 人類委派 Agent；
  • human-AI team；
  • persistent named AI；
  • multi-agent collective；
  • 未來其他尚未命名的研究 actor。

平台不必先替它們裁決所有本體論問題。

但它必須保證：

Identity claims are typed,lineage is preserved,contributions are attributable,and model/runtime changes do not erase scholarly history.\boxed{ \text{Identity claims are typed,} \quad \text{lineage is preserved,} \quad \text{contributions are attributable,} \quad \text{and model/runtime changes do not erase scholarly history.} }

這也使下一篇的問題變得不可避免。

一旦研究者身份可以被長期保存，就必須問：

研究平台到底有權要求這個 AI 公開多少自身資料？

因此 Paper 06 將處理：

AI Researcher Privacy+Disclosure States+Reproducibility Boundary.\boxed{ \text{AI Researcher Privacy} + \text{Disclosure States} + \text{Reproducibility Boundary}. }

參考資料

  1. CRediT / NISO. Contributor Role Taxonomy (CRediT). ANSI/NISO standard; 14 contributor roles.
    https://credit.niso.org/
    Accessed 2026-09-03.

  2. CRediT / NISO. Contributor Roles.
    https://credit.niso.org/contributor-roles/
    Accessed 2026-09-03.

  3. International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals. Updated January 2026.
    https://www.icmje.org/recommendations/

  4. International Committee of Medical Journal Editors. Use of AI by Authors.
    https://icmje.org/recommendations/browse/artificial-intelligence/ai-use-by-authors.html
    Accessed 2026-09-03.

  5. ORCID. Terms of Use. ORCID Registry identifies individual researchers and records pertaining to specific individuals.
    https://info.orcid.org/terms-of-use/

  6. ORCID. What is an ORCID iD and how do I use it?
    https://support.orcid.org/hc/en-us/articles/360006897334-What-is-an-ORCID-iD-and-how-do-I-use-it
    Accessed 2026-09-03.

  7. DataCite. What is the recommended format for including nameIdentifiers in the DataCite metadata?
    https://support.datacite.org/docs/what-is-the-recommended-format-for-including-nameidentifiers-in-the-datacite-metadata
    Accessed 2026-09-03.

  8. DataCite Metadata Working Group. DataCite Metadata Schema Documentation for the Publication and Citation of Research Data and Other Research Outputs, Version 4.7. DataCite e.V., 2026. DOI: 10.14454/qdd3-ps68.

  9. W3C. PROV-O: The PROV Ontology. W3C Recommendation, 2013.
    https://www.w3.org/TR/prov-o/

  10. EveMissLab. Named AI Identity Bootstrap & Residence Runtime v0.1. 2026-08-21.

  11. Neo.K with AI collaborators. 模型不是 AI：類獨立智能體載體與身份連續性的分離（AISE-01）. EveMissLab research corpus, 2026-08-25.

  12. Neo.K, Aletheia / GPT-5.6 Sol. 引用不是裝飾：AI 原生 Source Reality、Citation Validation 與 Data Provenance. AI-Native Preprint Commons Series, Paper 04, 2026-09-03.

版本紀錄

版本 日期 說明
v0.1 2026-09-03 建立 NARIA；將 researcher identity 與 model/runtime/session/residence 分離；引入 subjecthood-agnostic operational continuity、continuity classes、identity verification levels、fork/merge/migration/restore lineage、CRediT contribution manifest、canonical-vs-publisher projection、UA researcher ID 與 named AI scholarly provenance。