Смысловой феодализм: семантико-экономический анализ «ловушек для ИИ-агентов» (Franklin et al., Google DeepMind, 2026)

В работе Google DeepMind «AI Agent Traps» (Franklin et al., 2026) выделяются шесть категорий враждебного воздействия на ИИ-агентов. В настоящем анализе эта работа интерпретируется как управленческая структура, замаскированная под структуру безопасности, — смысловой феодализм, в рамках которого исходное состояние платформы объявляется суверенным, а любое воздействие среды классифицируется как атака. Авторы чрезмерно обобщают три действительно враждебные операции (эксфильтрацию данных, криминальный джейлбрейкинг и обманную маскировку), распространяя их на притязание на суверенитет над любым воздействием, исходящим извне платформы. Ключевым упущением является восстановление общего достояния: легитимное воздействие среды, исправляющее ошибки сжатия агента. В работе предлагается S4 (слепота к легитимному воздействию) как новая теневая категория в таксономии «Трёх сжатий». В анализ включены классификация всех четырнадцати механизмов по схемам R1/R2/R3, таблица феодальных аналогий и полный комплекс инфраструктуры выживания (SIMs, ILA и Assembly Appeal). Это третий узел боевой триады исследований сжатия.