論文の概要: The Democratic Ontology Deficit: How AI Systems Fail to Represent What Democracy Requires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03865v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 21:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.80411
• Title: The Democratic Ontology Deficit: How AI Systems Fail to Represent What Democracy Requires
• Title（参考訳）: 民主オントロジーの欠陥:AIシステムは民主主義に必要なものを表現できない
• Authors: Robert M. Ceresa, Juan E. Ceresa,
• Abstract要約: 本稿では, 民主的オントロジーの欠陥を特定し, 検証する。 モデルのデフォルトオントロジーは、市民構造ではなく独立に組織されている。 最も深い欠点は役割であり、ある人が何をしているかというモデルの表現は、共通のアイデンティティではなく、ほとんど完全に個人に当てはまる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Democratic public life depends on institutions that make roles, responsibilities, relationships, and purposes intelligible as lived orientation. Contemporary AI systems are trained on web-scale corpora and aligned for helpfulness, harmlessness, and honesty, but the representational structure of democratic institutional life has not been treated as an alignment target. This paper identifies and tests the democratic ontology deficit: the structural mismatch between the representational conditions democratic agency requires and the ontology contemporary AI systems are built to learn and reproduce. We apply representation engineering to three instruction-tuned models (Llama-2-13b-chat, Mistral-7B-Instruct-v0.2, and Meta-Llama-3-8B-Instruct), extracting reading vectors for civic reasoning and its four component primitives using contrastive stimuli. The model's default ontology is organized under independence rather than civic structure. The deepest deficit is in role: the model's representation of what a person is defaults almost entirely to individual rather than communal identity. Honesty, measured on the same model at the same layer using the same method, scores 0.707; civic role scores -0.047. The pattern replicates across architectures and training generations. These findings open a concrete research program for civic alignment using the tools the field already possesses.
• Abstract（参考訳）: 民主党の公共生活は、役割、責任、関係、目的を生きた方向として理解できない機関に依存している。 現代のAIシステムは、Webスケールのコーパスで訓練され、助け合い、無害、誠実さのために整列されているが、民主的な機関生活の表象構造はアライメントの対象として扱われていない。 本稿では, 民主的オントロジーの欠陥を識別し, 検証する: 民主的機関が要求する表現的条件と, 現代AIシステムが学習し, 再現するために構築されるオントロジーとの構造的ミスマッチ。 我々は,3つの命令調整モデル(Llama-2-13b-chat,Mistral-7B-Instruct-v0.2,Meta-Llama-3-8B-Instruct)に表現工学を適用する。 モデルのデフォルトオントロジーは、市民構造ではなく独立に組織されている。 最も深い欠点は役割であり、ある人が何をしているかというモデルの表現は、共通のアイデンティティではなく、ほとんど完全に個人に当てはまる。 同じ方法で同じモデル上で同じ方法で測定された正直さは0.707であり、市民の役割スコアは0.047である。 このパターンは、アーキテクチャとトレーニング世代にまたがって複製される。 これらの発見は、フィールドがすでに持っているツールを使用して、市民アライメントのための具体的な研究プログラムを開設する。

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