論文の概要: Legal Alignment for Safe and Ethical AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04175v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 18:42:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.717258
• Title: Legal Alignment for Safe and Ethical AI
• Title（参考訳）: 安全で倫理的なAIのための法的なアライメント
• Authors: Noam Kolt, Nicholas Caputo, Jack Boeglin, Cullen O'Keefe, Rishi Bommasani, Stephen Casper, Mariano-Florentino Cuéllar, Noah Feldman, Iason Gabriel, Gillian K. Hadfield, Lewis Hammond, Peter Henderson, Atoosa Kasirzadeh, Seth Lazar, Anka Reuel, Kevin L. Wei, Jonathan Zittrain,
• Abstract要約: 本稿では, 法則, 原則, 方法を用いてアライメントの問題に対処する方法について考察する。 研究の方向性は、新しい概念的、経験的、制度的な疑問を提示する。 これらの問題に取り組むには、法律、コンピュータ科学、その他の分野の専門知識が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.666397604085459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alignment of artificial intelligence (AI) encompasses the normative problem of specifying how AI systems should act and the technical problem of ensuring AI systems comply with those specifications. To date, AI alignment has generally overlooked an important source of knowledge and practice for grappling with these problems: law. In this paper, we aim to fill this gap by exploring how legal rules, principles, and methods can be leveraged to address problems of alignment and inform the design of AI systems that operate safely and ethically. This emerging field -- legal alignment -- focuses on three research directions: (1) designing AI systems to comply with the content of legal rules developed through legitimate institutions and processes, (2) adapting methods from legal interpretation to guide how AI systems reason and make decisions, and (3) harnessing legal concepts as a structural blueprint for confronting challenges of reliability, trust, and cooperation in AI systems. These research directions present new conceptual, empirical, and institutional questions, which include examining the specific set of laws that particular AI systems should follow, creating evaluations to assess their legal compliance in real-world settings, and developing governance frameworks to support the implementation of legal alignment in practice. Tackling these questions requires expertise across law, computer science, and other disciplines, offering these communities the opportunity to collaborate in designing AI for the better.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)のアライメント(アライメント)は、AIシステムがどのように振る舞うべきかを規定する規範的な問題と、AIシステムがそれらの仕様に準拠していることを保証する技術的な問題を含んでいる。 これまでAIのアライメントは、これらの問題に対処するための重要な知識と実践の源を見落としてきた。 本稿では, 安全かつ倫理的に機能するAIシステムの設計とアライメントの問題を解決するために, 法則, 原則, 方法をどのように活用できるかを探求することによって, このギャップを埋めることを目的とする。 この新たな分野 -- 法的なアライメント -- は、(1)正統な機関やプロセスを通じて発達した法的な規則の内容に従うようにAIシステムを設計すること、(2)AIシステムの理由と意思決定を導くための法的な解釈からの方法を適用すること、(3)AIシステムの信頼性、信頼、協力の課題に直面するための構造的青写真として法的な概念を活用すること、の3つの研究方向に焦点を当てている。 これらの研究の方向性は、特定のAIシステムが従うべき法則の特定のセットを調べること、現実の環境での法的コンプライアンスを評価するための評価を作成すること、実際に法的アライメントを実施するためのガバナンスフレームワークを開発することを含む、新しい概念的、経験的、制度的な質問を提示する。 これらの質問に対処するには、法律、コンピュータサイエンス、その他の分野の専門知識が必要である。

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