<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI Governance / Mechanism Design on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/ai-governance-/-mechanism-design/</link><description>Recent content in AI Governance / Mechanism Design on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 08 Aug 2026 07:38:46 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/ai-governance-/-mechanism-design/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>사람들이 AI 에이전트를 얼마나 오래, 어느 정도로 돌릴 수 있는지를 '투표+자원 배분' 방식으로 정하는 규칙을 만든 논문</title><link>https://techllm.github.io/posts/resourced-authority-a-mechanism-design-model-for-participatory-governa/</link><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 07:38:46 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/resourced-authority-a-mechanism-design-model-for-participatory-governa/</guid><description>이 논문은 AI 에이전트의 배포를 인간 이해관계자들이 지속적으로 통제하는 문제를 메커니즘 디자인으로 정식화한다. 거버넌스 통화와 컴퓨트를 분리하고, QF 기반 폭 가중 찬반 집계와 이력 현상 게이트, signed compute license로 승인을 자기 집행적으로 만든다. 핵심 정리로 sided incentive compatibility, early commitment, breadth-weighted authorization을 증명하고, 에이전트가 자신의 심사 유권자를 조작하는 문제를 중심 미해결 과제로 남긴다.</description></item></channel></rss>