論文の概要: Traceable, Enforceable, and Compensable Participation: A Participation Ledger for People-Centered AI Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10916v1
- Date: Wed, 11 Feb 2026 14:53:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-12 21:44:02.028124
- Title: Traceable, Enforceable, and Compensable Participation: A Participation Ledger for People-Centered AI Governance
- Title（参考訳）: トレーサブル、エンフォースブル、そして補償可能な参加: 人々中心のAIガバナンスのための参加レジャー
- Abstract要約: 我々は、参加をトレース可能な影響力、強制可能な権限、補償可能な労働として運用するフレームワークである参加レジャーを導入する。
台帳は、AIシステムの検証された変更に貢献したアーティファクトをリンクする影響グラフとして参加を表現している。
参加証拠標準(Participation Evidence Standard)は、同意、プライバシ、補償、再利用用語を文書化した文書化、システムの更新とテスト前後の再生を可能にする影響追跡メカニズム、コミットメントの長期監視、権利とインセンティブのエンコードなど、3つの要素を統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Participatory approaches are widely invoked in AI governance, yet participation rarely translates into durable influence. In public sector and civic AI systems, community contributions such as deliberations, annotations, prompts, and incident reports are often recorded informally, weakly linked to system updates, and disconnected from enforceable rights or sustained compensation. As a result, participation is frequently symbolic rather than accountable. We introduce the Participation Ledger, a machine readable and auditable framework that operationalizes participation as traceable influence, enforceable authority, and compensable labor. The ledger represents participation as an influence graph that links contributed artifacts to verified changes in AI systems, including datasets, prompts, adapters, policies, guardrails, and evaluation suites. It integrates three elements: a Participation Evidence Standard documenting consent, privacy, compensation, and reuse terms; an influence tracing mechanism that connects system updates to replayable before and after tests, enabling longitudinal monitoring of commitments; and encoded rights and incentives. Capability Vouchers allow authorized community stewards to request or constrain specific system capabilities within defined boundaries, while Participation Credits support ongoing recognition and compensation when contributed tests continue to provide value. We ground the framework in four urban AI and public space governance deployments and provide a machine readable schema, templates, and an evaluation plan for assessing traceability, enforceability, and compensation in practice.
- Abstract（参考訳）: 参加型アプローチはAIガバナンスにおいて広く採用されているが、参加が永続的な影響をもたらすことは滅多にない。
公共部門や市民AIシステムでは、審議、注釈、プロンプト、インシデントレポートなどのコミュニティコントリビューションが非公式に記録され、システム更新と弱い関係があり、強制可能な権利や継続可能な補償から切り離されていることが多い。
結果として、参加は説明責任というよりも、しばしば象徴的である。
我々は、追跡可能な影響、強制可能な権限、補償可能な労力として参加を運用する、機械可読で監査可能なフレームワークであるParticipation Ledgerを紹介する。
台帳は、データセット、プロンプト、アダプタ、ポリシー、ガードレール、評価スイートを含む、AIシステムの検証された変更に貢献したアーティファクトをリンクする影響グラフとして参加している。
参加証拠標準(Participation Evidence Standard)は、同意、プライバシ、補償、再利用用語を文書化した文書化、システムの更新とテスト前後の再生を可能にする影響追跡メカニズム、コミットメントの長期監視、権利とインセンティブのエンコードなど、3つの要素を統合している。
権限のあるコミュニティスチュワートは、定義されたバウンダリ内で特定のシステム機能を要求または制約することを許可し、Participation Creditsは、コントリビュートテストが価値を提供し続けるときに、継続的な認識と補償をサポートする。
我々は、このフレームワークを4つの都市AIおよびパブリックスペースガバナンスデプロイメントに基礎を置いており、実際にトレーサビリティ、強制可能性、補償を評価するためのマシン可読スキーマ、テンプレート、評価計画を提供している。
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