論文の概要: AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13101v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 21:16:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 20:12:06.243263
• Title: AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance
• Title（参考訳）: 都市ガバナンスにおけるAIと説明責任・判断の変容
• Authors: Stephen Goldsmith, Juncheng Yang,
• Abstract要約: この研究は洞察を合成し、意思決定プロセスにおける責任あるAI統合のための指針原則を提案する。 分析によると、AIは単に判断を制限したり、強化したりするのではなく、制度レベルで再配布する。 同時に管理の監督を強化し、意思決定の整合性を高め、運用効率を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9152655229960793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper offers a conceptual analysis of the transformative role of Artificial Intelligence (AI) in urban governance, focusing on how AI reshapes governance approaches, oversight mechanisms, and the relationship between bureaucratic discretion and accountability. Drawing on public administration theory, tech-driven governance practices, and data ethics, the study synthesizes insights to propose guiding principles for responsible AI integration in decision-making processes. While primarily conceptual, the paper draws on illustrative empirical cases to demonstrate how AI is reshaping discretion and accountability in real-world settings. The analysis argues that AI does not simply restrict or enhance discretion but redistributes it across institutional levels. It may simultaneously strengthen managerial oversight, enhance decision-making consistency, and improve operational efficiency. These changes affect different forms of accountability: political, professional, and participatory, while introducing new risks, such as data bias, algorithmic opacity, and fragmented responsibility across actors. In response, the paper proposes guiding principles: equitable AI access, adaptive administrative structures, robust data governance, and proactive human-led decision-making, citizen-engaged oversight. This study contributes to the AI governance literature by moving beyond narrow concerns with perceived discretion at the street level, highlighting instead how AI transforms rule-based discretion across governance systems. By bridging perspectives on efficiency and ethical risk, the paper presents a comprehensive framework for understanding the evolving relationship between discretion and accountability in AI-assisted governance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 都市ガバナンスにおける人工知能(AI)の変革的役割に関する概念分析を行い, ガバナンスのアプローチ, 監視機構, 官僚的判断と説明責任の関係に着目した。 この研究は、公共行政理論、技術主導のガバナンスプラクティス、データ倫理に基づいて、意思決定プロセスにおけるAI統合の責任を負うための指針となる原則を提案する洞察を合成する。 主に概念的ではあるが、この論文は、実世界の環境でAIが意思決定と説明責任をどう変えようとしているかを実証する実証的な事例を描いている。 分析によると、AIは単に判断を制限したり、強化したりするのではなく、制度レベルで再配布する。 同時に管理の監督を強化し、意思決定の整合性を高め、運用効率を向上させることができる。 これらの変更は、データバイアス、アルゴリズムの不透明さ、アクター間の断片化された責任といった新しいリスクを導入しながら、政治的、専門的、参加的といった、さまざまなタイプの説明責任に影響を与える。 そこで本研究では,適切なAIアクセス,適応的な管理構造,堅牢なデータガバナンス,積極的な人間主導による意思決定,市民主導の監視といった原則を提案する。 この研究は、ストリートレベルでの裁量に対する懸念の狭さを超えて、AIがガバナンスシステム間のルールベースの裁量を変える方法を強調することによって、AIガバナンスの文献に寄与する。 本稿では,AI支援ガバナンスにおける意思決定と説明責任の進化的関係を理解するための包括的枠組みを提案する。

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