論文の概要: Algorithmic Governance in the United States: A Multi-Level Case Analysis of AI Deployment Across Federal, State, and Municipal Authorities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08728v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 14:36:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.297145
• Title: Algorithmic Governance in the United States: A Multi-Level Case Analysis of AI Deployment Across Federal, State, and Municipal Authorities
• Title（参考訳）: 米国におけるアルゴリズムガバナンス: 連邦、州、自治体全体にわたるAI展開のマルチレベルケース分析
• Authors: Maxim Dedyaev,
• Abstract要約: この研究は、米国における連邦、州、自治体のレベルでAIがどのように使われているかを調べる。 連邦政府レベルでは、AIは多くの場合、高いコントロールのためのツールとして制度化されている。 州政府は、AIがしばしば支援機能とアルゴリズムのゲートキーピングを組み合わせた、よりあいまいな中核を占有している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid expansion of artificial intelligence in public governance has generated strong optimism about faster processes, smarter decisions, and more modern administrative systems. Yet despite this enthusiasm, we still know surprisingly little about how AI actually takes shape inside different layers of government. Especially in federal systems where authority is fragmented across multiple levels. In practice, the same algorithm can serve very different purposes. This study responds to that gap by examining how AI is used across federal, state, and municipal levels in the United States. Drawing on a comparative qualitative analysis of thirty AI implementation cases, and guided by a digital-era governance framework combined with a sociotechnical perspective, the study identifies two broad modes of algorithmic governance: control-oriented systems and support-oriented systems. The findings reveal a clear pattern of functional differentiation across levels of government. At the federal level, AI is most often institutionalized as a tool for high-stakes control: supporting surveillance, enforcement, and regulatory oversight. State governments occupy a more ambiguous middle ground, where AI frequently combines supportive functions with algorithmic gatekeeping, particularly in areas such as welfare administration and public health. Municipal governments, by contrast, tend to deploy AI in more pragmatic and service-oriented ways, using it to streamline everyday operations and improve direct interactions with residents. By foregrounding institutional context, this study advances debates on algorithmic governance by demonstrating that the character, function, and risks of AI in the public sector are fundamentally shaped by the level of governance at which these systems are deployed.
• Abstract（参考訳）: 公的なガバナンスにおける人工知能の急速な拡大は、より高速なプロセス、よりスマートな決定、そしてより近代的な行政システムに対する強い楽観性を生んだ。 しかし、この熱意にもかかわらず、AIが政府のさまざまな層の中でどのように形を成すかについては、驚くほどほとんどわかっていない。 特に、複数のレベルにまたがって権限が断片化される連邦制度において。 実際には、同じアルゴリズムは、非常に異なる目的を達成することができる。 この研究は、合衆国の連邦、州、自治体のレベルでAIがどのように使われているかを調べることで、このギャップに対処する。 この研究は、30のAI実装事例の比較定性的分析に基づいており、デジタル時代のガバナンスフレームワークと社会技術的視点を組み合わせることで、制御指向システムとサポート指向システムという、アルゴリズムガバナンスの2つの幅広いモードを特定している。 その結果,政府レベルでの機能的分化のパターンが明らかとなった。 連邦政府レベルでは、AIは多くの場合、監視、執行、規制の監督をサポートする、高額な管理のためのツールとして制度化されている。 州政府はよりあいまいな中核部を占めており、特に福祉管理や公衆衛生といった分野において、AIは支援機能とアルゴリズムによるゲートキーピングを頻繁に組み合わせている。 対照的に自治体は、AIをより実用的でサービス指向の方法で展開し、日々の業務を効率化し、住民との直接の対話を改善する傾向にある。 この研究は、制度的な文脈を前提として、公共部門におけるAIの特徴、機能、リスクが、これらのシステムが展開されるガバナンスのレベルによって根本的に形作られることを示すことによって、アルゴリズムガバナンスに関する議論を進める。

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