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/2508.19304v2
• Date: Sat, 18 Oct 2025 11:42:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:09.522234
• 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: 最近発表された「確実性顕微鏡」予想は、人工知能(AI)システムにおける固有のトレードオフについて、説得力のある洞察を与えてくれる。 本論では,工学設計と規制決定に関する洞察を与えるための予想の目的は,2つの基本的な要因によって制限されていると論じる。
• 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: The recently published "certainty-scope" conjecture offers a compelling insight into the inherent trade-off present within artificial intelligence (AI) systems. As general research, this investigation remains vital as a philosophical undertaking and a potential guide for directing AI investments, design, and deployment, especially in safety-critical and mission-critical domains where risk levels are substantially elevated. While maintaining intellectual coherence, its formalization ultimately consolidates this insight into a suspended epistemic truth, which resists operational implementation within practical systems. This paper argues that the conjecture's objective to furnish insights for engineering design and regulatory decision-making is limited by two fundamental factors: first, its dependence on incomputable constructs and its failure to capture the generality factors of AI, rendering it practically unimplementable and unverifiable; second, its foundational ontological assumption of AI systems as self-contained epistemic entities, distancing it from the complex and dynamic socio-technical environments where knowledge is co-constructed. We conclude that this dual breakdown - an epistemic closure deficit and an embeddedness bypass - hinders the conjecture's transition to a practical and actionable framework suitable for informing and guiding AI deployments. In response, we point towards a possible framing of the epistemic challenge, emphasizing the inherent epistemic burdens of AI within complex human-centric domains.
• Abstract（参考訳）: 最近発表された「確実性スコープ」予想は、人工知能(AI)システムに固有のトレードオフについて、説得力のある洞察を与えてくれる。 一般的な研究として、この調査は哲学的な取り組みとして、特にリスクレベルが著しく上昇している安全クリティカルかつミッションクリティカルな領域において、AI投資、設計、展開を指示するための潜在的ガイドとして、依然として不可欠である。 知的コヒーレンスを維持しながら、その形式化は最終的にこの洞察を、実用システムにおける運用上の実装に抵抗する停止した疫学の真実に集約する。 第一に、計算不可能な構成物への依存と、AIの一般的な要素を捉えなかったこと、実際は実装不可能で検証不可能であること、第二に、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、AIシステムの自己完結した認識論的仮定を分離することである。 この二重破壊 - てんかんの閉鎖不全と組込みバイパス - は、AIデプロイメントをインフォームし、導くのに適した実用的で実行可能なフレームワークへの移行を妨げると結論付けている。 これに対し、我々は、複雑な人間中心の領域におけるAIの固有のてんかんの負担を強調して、てんかんの難しさを浮き彫りにしている。

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