論文の概要: Compliance-by-Construction Argument Graphs: Using Generative AI to Produce Evidence-Linked Formal Arguments for Certification-Grade Accountability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04103v1
- Date: Sun, 05 Apr 2026 12:55:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.922805
- Title: Compliance-by-Construction Argument Graphs: Using Generative AI to Produce Evidence-Linked Formal Arguments for Certification-Grade Accountability
- Title（参考訳）: Compliance-by-Construction Argument Graphs: Generative AIを使って証明-グレード・アカウンタビリティのためのエビデンス-リンクされた形式的引数を生成する
- Abstract要約: 本稿では、生成AI(GenAI)と構造化された形式的引数表現を統合したコンプライアンス・バイ・コンストラクションアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャは、各AI支援ステップを、検証済みの証拠によって支持され、明示的な推論制約に対して検証されなければならないクレームとして扱う。
この分析は、GenAIが議論構築を加速させながら、疑わしい主張が決定記録に入るのを防ぐことができることを示唆している。
- 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: High-stakes decision systems increasingly require structured justification, traceability, and auditability to ensure accountability and regulatory compliance. Formal arguments commonly used in the certification of safety-critical systems provide a mechanism for structuring claims, reasoning, and evidence in a verifiable manner. At the same time, generative artificial intelligence systems are increasingly integrated into decision-support workflows, assisting with drafting explanations, summarizing evidence, and generating recommendations. However, current deployments often rely on language models as loosely constrained assistants, which introduces risks such as hallucinated reasoning, unsupported claims, and weak traceability. This paper proposes a compliance-by-construction architecture that integrates Generative AI (GenAI) with structured formal argument representations. The approach treats each AI-assisted step as a claim that must be supported by verifiable evidence and validated against explicit reasoning constraints before it becomes part of an official decision record. The architecture combines four components: i) a typed Argument Graph representation inspired by assurance-case methods, ii) retrieval-augmented generation (RAG) to draft argument fragments grounded in authoritative evidence, iii) a reasoning and validation kernel enforcing completeness and admissibility constraints, and iv) a provenance ledger aligned with the W3C PROV standard to support auditability. We present a system design and an evaluation strategy based on enforceable invariants and worked examples. The analysis suggests that deterministic validation rules can prevent unsupported claims from entering the decision record while allowing GenAI to accelerate argument construction.
- Abstract（参考訳）: ハイテイクな意思決定システムは、説明責任と規制の遵守を保証するために、構造化された正当化、トレーサビリティ、監査可能性を必要としている。
安全クリティカルシステムの認証で一般的に用いられる形式的議論は、主張、推論、証拠を検証可能な方法で構造化するメカニズムを提供する。
同時に、生成する人工知能システムは、意思決定支援ワークフローに統合され、説明の起草を支援し、証拠を要約し、レコメンデーションを生成する。
しかし、現在のデプロイメントは、しばしば言語モデルにゆるやかな制約のあるアシスタントとして依存しており、幻覚的推論、サポートされたクレーム、弱いトレーサビリティといったリスクが生じる。
本稿では、生成AI(GenAI)と構造化された形式的引数表現を統合したコンプライアンス・バイ・コンストラクションアーキテクチャを提案する。
このアプローチは、AI支援の各ステップを、検証済みの証拠によって支持されなければならないという主張として扱い、公式な決定記録の一部になる前に明確な推論の制約に対して検証される。
アーキテクチャは4つのコンポーネントを組み合わせています。
一 保証ケースの方法に触発された書面表示
二 権威的証拠に基づく議論の断片を起草するための検索増強世代(RAG)
三 完全性及び許容の制約を課す推論及び検証核
四 監査性をサポートするため、W3C PROV標準に適合する証明台帳
本稿では,適用可能な不変量に基づくシステム設計と評価戦略を提案する。
この分析は、決定論的検証ルールが、GenAIが議論構築を加速させながら、支持されたクレームが決定記録に入るのを防ぐことを示唆している。
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