Effect-Transparent Governance for AI Workflow Architectures: Semantic Preservation, Expressive Minimality, and Decidability Boundaries

Esta investigación presenta una formalización verificada por máquina de arquitecturas de flujo de trabajo de IA con gobernanza transparente a efectos, demostrando que la gobernanza puede imponerse sin perder la expresividad computacional. Define un operador de gobernanza G para mediar directivas con efectos como el acceso a la memoria y las consultas a LLMs, probando siete propiedades clave, incluida la completitud de Turing gobernada y un límite de decidibilidad.