論文の概要: How should AI knowledge be governed? Epistemic authority, structural transparency, and the case for open cognitive graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16949v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 23:27:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.514348
• Title: How should AI knowledge be governed? Epistemic authority, structural transparency, and the case for open cognitive graphs
• Title（参考訳）: AIの知識はどのように管理されるべきか? 疫学的な権威、構造的透明性、そしてオープン認知グラフの場合
• Authors: Chao Li, Chunyi Zhao, Yuru Wang, Yi Hua,
• Abstract要約: 本稿では,教育AIを公共教育認知基盤として再認識する。 ガバナンス条件へのアクセスに注意を移すことで、提案されたフレームワークは、教育AIと民主的な説明責任と公共の責任を整合させる構造的アプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.868812642212221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Through widespread use in formative assessment and self-directed learning, educational AI systems exercise de facto epistemic authority. Unlike human educators, however, these systems are not embedded in institutional mechanisms of accountability, review, and correction, creating a structural governance challenge that cannot be resolved through application-level regulation or model transparency alone. This paper reconceptualizes educational AI as public educational cognitive infrastructure and argues that its governance must address the epistemic authority such systems exert. We propose the Open Cognitive Graph (OCG) as a technical interface that externalizes pedagogical structure in forms aligned with human educational reasoning. By explicitly representing concepts, prerequisite relations, misconceptions, and scaffolding, OCGs make the cognitive logic governing AI behaviour inspectable and revisable. Building on this foundation, we introduce the trunk-branch governance model, which organizes epistemic authority across layers of consensus and pluralism. A case study of a community-governed educational foundation model demonstrates how distributed expertise can be integrated through institutionalized processes of validation, correction, and propagation. The paper concludes by discussing implications for educational equity, AI policy, and sustainability. By shifting attention from access to governance conditions, the proposed framework offers a structural approach to aligning educational AI with democratic accountability and public responsibility.
• Abstract（参考訳）: フォーマティブアセスメントと自己指導型学習に広く使用されることで、教育AIシステムは事実上のてんかんの権威を行使する。 しかし、人間の教育者と異なり、これらのシステムは説明責任、レビュー、修正の制度的なメカニズムに埋め込まれておらず、アプリケーションレベルの規制やモデルの透明性だけでは解決できない構造的なガバナンス課題を生み出している。 本稿では、教育AIを公的な教育認知基盤として再認識し、そのガバナンスは、そのようなシステムがもたらす認識的権威に対処する必要があると論じる。 我々は,人間の教育的推論と整合した形態で教育構造を外部化する技術インターフェースとして,オープン認知グラフ(OCG)を提案する。 概念、前提条件関係、誤解、足場を明確に表現することにより、OCGは認知ロジックがAIの振る舞いを検査し、修正可能にする。 この基盤を基盤として,コンセンサス層と多元主義層にまたがる疫学的権威を組織するトランクブランチガバナンスモデルを導入する。 コミュニティが支配する教育基盤モデルのケーススタディは、制度化された検証、修正、伝播のプロセスを通じて分散専門知識をどのように統合できるかを示す。 この論文は、教育的平等、AI政策、持続可能性への意味を論じることによって締めくくられる。 ガバナンス条件へのアクセスに注意を移すことで、提案されたフレームワークは、教育AIと民主的な説明責任と公共の責任を整合させる構造的アプローチを提供する。

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