論文の概要: Epistemic Trade-Off: An Analysis of the Operational Breakdown and Ontological Limits of "Certainty-Scope" in AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19304v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 05:47:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.364465
• Title: Epistemic Trade-Off: An Analysis of the Operational Breakdown and Ontological Limits of "Certainty-Scope" in AI
• Title（参考訳）: 疫学トレードオフ:AIにおける「確実性スコープ」の運用中断とオントロジー限界の分析
• Authors: Generoso Immediato,
• Abstract要約: フロリディの予想は、AIシステムにおける確実性とスコープの基本的なトレードオフについて、説得力のある直観を提供する。 本稿では,工学設計と規制決定への洞察を提供するという予想の野心が,2つの重要な要因によって制約されていることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Floridi's conjecture offers a compelling intuition about the fundamental trade-off between certainty and scope in artificial intelligence (AI) systems. This exploration remains crucial, not merely as a philosophical exercise, but as a potential compass for guiding AI investments, particularly in safety-critical industrial domains where the level of attention will surely be higher in the future. However, while intellectually coherent, its formalization ultimately freezes this insight into a suspended epistemic truth, resisting operationalization within real-world systems. This paper is a result of an analysis arguing that the conjecture's ambition to provide insights to engineering design and regulatory decision-making is constrained by two critical factors: first, its reliance on incomputable constructs - rendering it practically unactionable and unverifiable; second, its underlying ontological assumption of AI systems as self-contained epistemic entities - separating it from the intricate and dynamic socio-technical environments in which knowledge is co-constructed. We conclude that this dual breakdown - an epistemic closure deficit and an embeddedness bypass - prevents the conjecture from transitioning into a computable and actionable framework suitable for informing the design, deployment, and governance of real-world AI hybrid systems. In response, we propose a contribution to the framing of Floridi's epistemic challenge, addressing the inherent epistemic burdens of AI within complex human-centric domains.
• Abstract（参考訳）: フロリディの予想は、人工知能(AI)システムにおける確実性とスコープの基本的なトレードオフについて、説得力のある直観を与える。 この調査は哲学的なエクササイズとしてだけでなく、AI投資を導くための潜在的なコンパスとして、特に将来注目されるレベルが確実に高くなる安全クリティカルな産業領域において、依然として不可欠である。 しかし、知的コヒーレントであるにもかかわらず、その形式化は最終的にこの洞察を停止された疫学の真実に凍結させ、現実世界のシステム内での運用に抵抗する。 本論文は, 工学設計と規制決定への洞察を提供するという予想の野心は, 計算不能な構成に頼っていること, 現実的に動作不能で検証不可能であること, 知識が共構築される複雑でダイナミックな社会技術的環境から切り離されていること, という2つの重要な要因によって制約されていることを論じる分析の結果である。 この二重破壊 - 疫学的なクロージャ障害と組込みバイパス - は、現実のAIハイブリッドシステムの設計、展開、管理を行うのに適した計算可能で実行可能なフレームワークに移行することを妨げると結論付けている。 これに対し、複雑な人間中心領域におけるAIの固有の疫学的負担に対処し、フロリジの疫学的挑戦のフレーミングへの貢献を提案する。

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