論文の概要: The Principle of Proportional Duty: A Knowledge-Duty Framework for Ethical Equilibrium in Human and Artificial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15740v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 02:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-21 14:22:08.788519
• Title: The Principle of Proportional Duty: A Knowledge-Duty Framework for Ethical Equilibrium in Human and Artificial Systems
• Title（参考訳）: 比喩的デューティの原理--人間・人工システムにおける倫理的平衡の知識量化フレームワーク
• Authors: Timothy Prescher,
• Abstract要約: 本稿では,倫理的責任がエージェントのてんかん状態とどのようにスケールするかをモデル化する新しい枠組みであるProportional Duty(PPD)について紹介する。 不確実性の増加に伴い、Action Duty(決定的に行動する義務)は、補修デューティ(不確実性を確認し、調査し、解決する活動的義務)に比例的に変換される。 本稿では,臨床倫理,受取権法,経済ガバナンス,人工知能の4分野にまたがる枠組みを適用し,学際的妥当性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traditional ethical frameworks often struggle to model decision-making under uncertainty, treating it as a simple constraint on action. This paper introduces the Principle of Proportional Duty (PPD), a novel framework that models how ethical responsibility scales with an agent's epistemic state. The framework reveals that moral duty is not lost to uncertainty but transforms: as uncertainty increases, Action Duty (the duty to act decisively) is proportionally converted into Repair Duty (the active duty to verify, inquire, and resolve uncertainty). This dynamic is expressed by the equation D_total = K[(1-HI) + HI * g(C_signal)], where Total Duty is a function of Knowledge (K), Humility/Uncertainty (HI), and Contextual Signal Strength (C_signal). Monte Carlo simulations demonstrate that systems maintaining a baseline humility coefficient (lambda > 0) produce more stable duty allocations and reduce the risk of overconfident decision-making. By formalizing humility as a system parameter, the PPD offers a mathematically tractable approach to moral responsibility that could inform the development of auditable AI decision systems. This paper applies the framework across four domains, clinical ethics, recipient-rights law, economic governance, and artificial intelligence, to demonstrate its cross-disciplinary validity. The findings suggest that proportional duty serves as a stabilizing principle within complex systems, preventing both overreach and omission by dynamically balancing epistemic confidence against contextual risk.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な倫理的枠組みは、しばしば不確実性の下で意思決定をモデル化するのに苦労し、行動に関する単純な制約として扱う。 本稿では,倫理的責任がエージェントのてんかん状態とどのようにスケールするかをモデル化する新しい枠組みであるProportional Duty(PPD)について紹介する。 この枠組みは道徳的義務が不確実性に失われるのではなく、不確実性が増えるにつれて、行動デューティ(決定的に行動する義務)は補修デューティ(不確実性を確認し、調査し、解決する活動的義務)に比例的に変換される。 この力学は、D_total = K[(1-HI) + HI * g(C_signal)] という方程式で表され、トータルデューティは知識(K)、湿度/不確実性(HI)、文脈信号強度(C_signal)の関数である。 モンテカルロシミュレーションは、ベースラインの謙虚性係数(lambda > 0)を維持するシステムがより安定したデューティアロケーションを生み出し、過信な意思決定のリスクを低減することを示した。 謙虚をシステムパラメータとして定式化することにより、PDは、監査可能なAI決定システムの開発を知らせる、道徳的責任に対する数学的に取り得るアプローチを提供する。 本稿では,臨床倫理,受取権法,経済ガバナンス,人工知能の4分野にまたがる枠組みを適用し,学際的妥当性を実証する。 以上の結果から, 複合システムにおいて比例的義務が安定化原理として機能し, 文脈的リスクに対する認識的信頼を動的にバランスさせることにより, オーバーリーチと省略の両方を防止することが示唆された。

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