論文の概要: Two Means to an End Goal: Connecting Explainability and Contestability in the Regulation of Public Sector AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18236v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 13:14:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 15:23:34.080233
• Title: Two Means to an End Goal: Connecting Explainability and Contestability in the Regulation of Public Sector AI
• Title（参考訳）: エンドゴールへの2つの意味: パブリックセクタAIの規制における説明可能性と検証可能性の接続
• Authors: Timothée Schmude, Mireia Yurrita, Kars Alfrink, Thomas Le Goff, Sebastian Tschiatschek, Tiphaine Viard,
• Abstract要約: 本研究では, 説明可能性と競争可能性の交差と実装, 異なる研究コミュニティにおける理解について検討する。 本稿では、トップダウンとボトムアップの規制の整合性、責任の割り当て、学際的協力の必要性など、両原則の実現における摩擦の要点について述べる。 当社のコントリビューションは、これらの中核原則の政策決定と規制を通知し、より効果的で公平な設計、開発、信頼性の高い公開AIシステムのデプロイを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.626461916354874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainability and its emerging counterpart contestability have become important normative and design principles for trustworthy AI as they enable users and subjects to understand and challenge AI decisions. However, realizing these principles is difficult, as they assume different meanings in technical, legal, and organizational dimensions of AI regulation. To resolve this conceptual polysemy, in this paper, we present the findings of an interview study with 14 experts to examine the intersection and implementation of explainability and contestability, and their understanding in different research communities. We outline differentiations between descriptive and normative explainability, judicial and non-judicial channels of contestation, and individual and collective contestation action. We further describe the main points of friction in the realization of both principles, including the alignment between top-down and bottom-up regulation, the assignment of responsibility, and the need for interdisciplinary collaboration. Lastly, we formulate three recommendations for AI policy to implement both principles through a Regulation by Design perspective. We believe our contributions can inform policy-making and regulation of these core principles and enable more effective and equitable design, development, and deployment of trustworthy public AI systems.
• Abstract（参考訳）: ユーザと主題がAIの決定を理解し、挑戦できるように、説明可能性とその競合する競争性は、信頼できるAIにとって重要な規範と設計原則となっている。 しかし、これらの原則を実現することは、AI規制の技術的、法的、組織的な側面において異なる意味を前提としているため、難しい。 この概念の多義性を解決するために,本論文では,14名の専門家を対象としたインタビュー研究の結果を提示する。 本稿では,説明的・規範的説明可能性,司法的・非司法的争議チャンネル,個人的・集団的争議行動の相違について概説する。 さらに、トップダウンとボトムアップの規制の整合性、責任の割り当て、学際的協力の必要性など、両方の原則の実現における摩擦の要点について述べる。 最後に、デザインの規制の観点から、AIポリシーの3つの推奨事項を策定し、両方の原則を実装する。 当社のコントリビューションは、これらの中核原則の政策決定と規制を通知し、より効果的で公平な設計、開発、信頼性の高い公開AIシステムのデプロイを可能にします。

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