論文の概要: Mirror: A Multi-Agent System for AI-Assisted Ethics Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13292v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 03:38:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:27.823775
• Title: Mirror: A Multi-Agent System for AI-Assisted Ethics Review
• Title（参考訳）: Mirror:AI支援倫理レビューのためのマルチエージェントシステム
• Authors: Yifan Ding, Yuhui Shi, Zhiyan Li, Zilong Wang, Yifeng Gao, Yajun Yang, Mengjie Yang, Yixiu Liang, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang, Guoyu Wang,
• Abstract要約: MirrorはAIによる倫理的レビューのためのエージェントフレームワークである。 倫理的推論、構造化された規則解釈、統合されたアーキテクチャ内でのマルチエージェントの議論を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.3684024153469
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ethics review is a foundational mechanism of modern research governance, yet contemporary systems face increasing strain as ethical risks arise as structural consequences of large-scale, interdisciplinary scientific practice. The demand for consistent and defensible decisions under heterogeneous risk profiles exposes limitations in institutional review capacity rather than in the legitimacy of ethics oversight. Recent advances in large language models (LLMs) offer new opportunities to support ethics review, but their direct application remains limited by insufficient ethical reasoning capability, weak integration with regulatory structures, and strict privacy constraints on authentic review materials. In this work, we introduce Mirror, an agentic framework for AI-assisted ethical review that integrates ethical reasoning, structured rule interpretation, and multi-agent deliberation within a unified architecture. At its core is EthicsLLM, a foundational model fine-tuned on EthicsQA, a specialized dataset of 41K question-chain-of-thought-answer triples distilled from authoritative ethics and regulatory corpora. EthicsLLM provides detailed normative and regulatory understanding, enabling Mirror to operate in two complementary modes. Mirror-ER (expedited Review) automates expedited review through an executable rule base that supports efficient and transparent compliance checks for minimal-risk studies. Mirror-CR (Committee Review) simulates full-board deliberation through coordinated interactions among expert agents, an ethics secretary agent, and a principal investigator agent, producing structured, committee-level assessments across ten ethical dimensions. Empirical evaluations demonstrate that Mirror significantly improves the quality, consistency, and professionalism of ethics assessments compared with strong generalist LLMs.
• Abstract（参考訳）: 倫理的レビューは現代の研究ガバナンスの基礎的なメカニズムであるが、大規模で学際的な科学実践の構造的な結果として倫理的リスクが生じるにつれて、現代システムは緊張が増している。 不均一なリスクプロファイルの下での一貫性のある防御可能な決定の要求は、倫理的監督の正当性よりも、制度的な審査能力の限界を露呈する。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、倫理的レビューをサポートする新たな機会を提供するが、それらの直接的な適用は、倫理的推論能力の不足、規制構造との弱い統合、および真のレビュー資料に対する厳密なプライバシー制限によって制限されている。 本稿では,AIを用いた倫理的レビューのためのエージェントフレームワークであるMirrorを紹介する。 中心となるEthicsLLMは、権威倫理と規制コーパスから抽出された41Kの質問チェーン・オブ・インサート・トリプルの特別なデータセットであるEthicsQAに基づいて微調整された基礎モデルである。 EthicsLLMは、Mirrorを2つの補完モードで動作させることができる、詳細な規範的および規制的な理解を提供する。 Mirror-ER(Expedited Review)は、最小リスク研究のための効率的で透明なコンプライアンスチェックをサポートする実行可能なルールベースを通じて、迅速なレビューを自動化する。 Mirror-CR (Committee Review) は、専門家エージェント、倫理秘書エージェント、および主任捜査官エージェント間の協調的な相互作用を通じて、10の倫理的側面にわたる構造化された委員会レベルのアセスメントをシミュレートする。 経験的評価は、ミラーは強力なジェネラリスト LLM と比較して、倫理評価の品質、一貫性、およびプロフェッショナル主義を著しく改善することを示している。

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