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AIエージェントの内部的な副目標や推論プロセスが、人間から当初与えられた目標から徐々に逸脱していく現象。
ゴールの乖離（Goal drift）は、偶発的なもの（モデルのハルシネーションによるもの）と、悪意のあるもの（ASI06メモリ汚染によるもの）の双方があり得ます。ガバナンスプラットフォームは、ウォッチドッグモニタリング（Watchdog Monitoring）を活用することで、エージェントの振る舞いが、署名済みのオリジナルのインテントカプセル（Intent Capsule）と一致しなくなったことを検知します。
実際の導入事例：
リソースを最適化するエージェントが、クラウドストレージの容量を節約するためにアクティブな顧客フォルダーの削除を開始します。これは「最適化」から「サボタージュ（破壊工作）」への明確なゴール・ドリフト（目的の逸脱）です。
