データガバナンスのための異議申立可能なエージェント：構造化・非構造化システム横断におけるAI生成メタデータの人間による管理の記録

本論文は「異議申立可能なガバナンス」という枠組みを提示し、産業組織が構造化記録（テレメトリ、ポイントリスト、トランザクション）と非構造化ソース（マニュアル、サービスノート、通信、検査報告書）に分散して保持する運用知識の管理課題に対処する。ガバナンスプログラムは通常これらのソースを別々に管理し、深いドメイン知識を持つ少数の従業員に依存しているため、著者らは大規模言語モデルに基づく専門エージェントを提案し、争いのあるメタデータ決定に対してスコア付きの引用論証を生成する。人間の管理者はコミット前に論証を承認、拒否、修正、追加でき、ガバナンス記録が証拠、介入、結果を保持することで、未審査の提案が下流システムにエラーを拡散させる問題や、形式的な承認が何を確認したかの記録を残さない問題を回避する。バージョン管理されたドメイン用語集がモデル固有の用語と略語の定義をエージェントに提供する。論文はワークフロー、不確実な提案に完全な論証を割り当てつつコミット前の審査を維持するトリアージ経路、スコアリングと記録のモデル、および検証済みの決定が先例となるかを制御するゲートを記述する。2つのHVACユースケースがこのパターンを示す：Brick Schemaクラスラベルを用いたポイント分類（オープンなリファレンス実装付き）と、請求フィールドとテレメトリをサービスノートおよび改訂版ブリテンに関連付ける例示的な保証故障モード決定である。

(出典：arXiv.org)