Robust な GenAI 本家システムを構築するための基礎設計原則とパターン

arXiv:2508.15411v3 Announce Type: replace-cross Abstract: 生成 AI（GenAI）は、多様なアプリケーション領域にわたって変革的な技術としての能力を示しています。しかし、GenAI の予測不能性と低効率性のために、信頼性が高く効率性の高い GenAI 駆動システムの開発において、いくつかの主要な課題に直面しています。本論文は、パラダイムシフトを提唱します。将来の GenAI 本家システムは、GenAI の認知能力を従来のソフトウェアエンジニアリングの原則と統合し、堅牢で、適応的、効率的なシステムを創出すべきである。 私たちは、5 つの主要な柱――信頼性（reliability）、卓越性（excellence）、進化能力（evolvability）、自己依存性（self-reliance）、保証（assurance）――を中心とした基礎的な GenAI 本家設計原則を導入し、Resilient な自己進化システムを導くために、GenAI 本家セル、有機的底地、およびプロプライアブルルーターなどのアーキテクチャパターンを提案します。さらに、私々はこれらのシステムの技術的、ユーザー受容、経済的、および法的な観点からの影響をまとめ、さらなる検証と実験の必要性を強調します。私たちの作業は、将来の研究を鼓舞し、関連コミュニティがこの概念フレームワークを実装・洗練することを促すことを目指しています。

arXiv:2508.15411v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Generative AI (GenAI) has emerged as a transformative technology, demonstrating remarkable capabilities across diverse application domains. However, GenAI faces several major challenges in developing reliable and efficient GenAI-empowered systems due to its unpredictability and inefficiency. This paper advocates for a paradigm shift: future GenAI-native systems should integrate GenAI's cognitive capabilities with traditional software engineering principles to create robust, adaptive, and efficient systems. We introduce foundational GenAI-native design principles centered around five key pillars -- reliability, excellence, evolvability, self-reliance, and assurance -- and propose architectural patterns such as GenAI-native cells, organic substrates, and programmable routers to guide the creation of resilient and self-evolving systems. Additionally, we outline the key ingredients of a GenAI-native software stack and discuss the impact of these systems from technical, user adoption, economic, and legal perspectives, underscoring the need for further validation and experimentation. Our work aims to inspire future research and encourage relevant communities to implement and refine this conceptual framework.