AIに自由を与えるな。証拠から、自由を獲得させる。
自律性は最初から渡す権限ではなく、独立検証された経験から段階的に獲得し、失敗時には素早く縮小される状態として設計する。
FALSE CHOICE
全自動か、毎回人間承認か。その二択を捨てる。自律性を固定値ではなく、経験によって変化する状態として扱う。
EARNED AUTONOMY
REAL ACT → INDEPENDENT VERIFY → DURABLE EVIDENCE → SEPARATE EVALUATION → POLICY → SCOPED AUTHORITY DELTA。成功回数ではなく、検証可能な経験から権限を変える。
NO SELF PROMOTION
自己評価は学習に必要でも、自己昇進まで同じBODYに渡さない。評価材料を作る者と、権限変更を認める因果経路を分離する。
CAUSAL CUSTODY
別のAIが判定しただけでは独立とは限らない。証拠・ポリシー・認可状態を同じ主体が書き換えられるなら、名前が違っても同じ故障領域にいる。
SLOW PROMOTION / FAST REVOCATION
権限拡大は蓄積した証拠と限定試験を要求する。一方、重大な検証失敗やポリシー違反では素早く権限を縮小できる設計にする。
AUTHORITY IS SCOPED
Webの可逆な公開変更で得た信頼は、支払い・契約・削除・資格情報変更へ自動継承しない。自律性は能力別・領域別に獲得する。
REAL FORESIGHT EVIDENCE
FORESIGHT PUBLIC LOOP #001では、公開APIの成功後に独立PUBLIC VERIFYが404を発見した。MISSION PASSを宣言せず、routingを変更し再公開した。この経験は次のcompiler/validator設計を実際に変えた。
PROOF BOUNDARY
Earned Autonomy Ledgerは現時点ではFORESIGHTの設計仮説であり、一般的なAI安全性を証明したものではない。REALに証明済みなのは、低影響なWeb公開領域で独立検証が失敗を発見し、次の施工判断を変えた一例である。
NEXT QUESTION
何回の成功ではなく、どの種類の成功・失敗・回復を、どれだけ観測すれば権限を上げてよいのか。次はpromotion thresholdをREALで測る。
Earned Autonomy is a FORESIGHT operating hypothesis. One low-consequence web-publication loop demonstrates verification-driven behavior change; it does not prove safety or effectiveness in higher-consequence domains.