論文の概要: Artificial Intelligence in Government: Why People Feel They Lose Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01085v1
- Date: Fri, 02 May 2025 07:46:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.959045
- Title: Artificial Intelligence in Government: Why People Feel They Lose Control
- Title（参考訳）: 政府の人工知能:なぜ人々はコントロールを失うのか
- Authors: Alexander Wuttke, Adrian Rauchfleisch, Andreas Jungherr,
- Abstract要約: 行政における人工知能の利用は急速に拡大している。
AIはより効率と応答性を約束するが、政府機能への統合は公正性、透明性、説明責任に関する懸念を提起する。
この記事では、デリゲートの特別事例として、AI導入に関するプリンシパル・エージェント理論を適用します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of Artificial Intelligence (AI) in public administration is expanding rapidly, moving from automating routine tasks to deploying generative and agentic systems that autonomously act on goals. While AI promises greater efficiency and responsiveness, its integration into government functions raises concerns about fairness, transparency, and accountability. This article applies principal-agent theory (PAT) to conceptualize AI adoption as a special case of delegation, highlighting three core tensions: assessability (can decisions be understood?), dependency (can the delegation be reversed?), and contestability (can decisions be challenged?). These structural challenges may lead to a "failure-by-success" dynamic, where early functional gains obscure long-term risks to democratic legitimacy. To test this framework, we conducted a pre-registered factorial survey experiment across tax, welfare, and law enforcement domains. Our findings show that although efficiency gains initially bolster trust, they simultaneously reduce citizens' perceived control. When the structural risks come to the foreground, institutional trust and perceived control both drop sharply, suggesting that hidden costs of AI adoption significantly shape public attitudes. The study demonstrates that PAT offers a powerful lens for understanding the institutional and political implications of AI in government, emphasizing the need for policymakers to address delegation risks transparently to maintain public trust.
- Abstract（参考訳）: 公務における人工知能(AI)の利用は急速に拡大しており、ルーチンタスクの自動化から、目標に対して自律的に行動する生成およびエージェントシステムのデプロイへと移行している。
AIはより効率と応答性を約束するが、政府機能への統合は公正性、透明性、説明責任に関する懸念を提起する。
この記事では、AI導入をデリゲートの特別なケースとして概念化するために、プリンシパルエージェント理論(PAT)を適用し、評価可能性(決定は理解可能か?)、依存性(デリゲートは逆転可能か?)、および競合可能性(決定は挑戦可能か?
これらの構造的課題は、初期の機能的利益が民主主義の正当性に対する長期的なリスクを曖昧にする「障害・バイ・サクセス(failure-by-success)」のダイナミクスに繋がる可能性がある。
この枠組みを試すため,税・福祉・法執行領域を対象に,事前登録された要因調査を行った。
調査の結果,効率性は当初は信頼を増すが,同時に市民のコントロールを低下させることが示唆された。
構造的リスクが前景に現れると、制度的信頼と知覚的コントロールの両方が急落し、AI導入の隠れたコストが公衆の態度を著しく形作ることが示唆された。
この研究は、PATが政府におけるAIの制度的および政治的含意を理解するための強力なレンズを提供しており、公共の信頼を維持するために、政策立案者が代表団のリスクに透過的に対処する必要があることを強調している。
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