論文の概要: AI Agents Under EU Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04604v1
- Date: Mon, 06 Apr 2026 11:47:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.180854
- Title: AI Agents Under EU Law
- Title（参考訳）: EU法に基づくAIエージェント
- Authors: Luca Nannini, Adam Leon Smith, Michele Joshua Maggini, Enrico Panai, Sandra Feliciano, Aleksandr Tiulkanov, Elena Maran, James Gealy, Piercosma Bisconti,
- Abstract要約: 具体的なアクションを規制トリガにマッピングする9つのエージェント展開カテゴリの実践的分類を提示する。
本稿では、12段階のコンプライアンスアーキテクチャと規制トリガマッピングにより、エージェントアクションを適用法則に接続する手法を提案する。
我々は、追跡不能な行動漂流を伴うリスクの高いエージェントシステムは、現在AI法の本質的な要件を満たすことができないと結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.882541856960888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI agents - i.e. AI systems that autonomously plan, invoke external tools, and execute multi-step action chains with reduced human involvement - are being deployed at scale across enterprise functions ranging from customer service and recruitment to clinical decision support and critical infrastructure management. The EU AI Act (Regulation 2024/1689) regulates these systems through a risk-based framework, but it does not operate in isolation: providers face simultaneous obligations under the GDPR, the Cyber Resilience Act, the Digital Services Act, the Data Act, the Data Governance Act, sector-specific legislation, the NIS2 Directive, and the revised Product Liability Directive. This paper provides the first systematic regulatory mapping for AI agent providers integrating (a) draft harmonised standards under Standardisation Request M/613 to CEN/CENELEC JTC 21 as of January 2026, (b) the GPAI Code of Practice published in July 2025, (c) the CRA harmonised standards programme under Mandate M/606 accepted in April 2025, and (d) the Digital Omnibus proposals of November 2025. We present a practical taxonomy of nine agent deployment categories mapping concrete actions to regulatory triggers, identify agent-specific compliance challenges in cybersecurity, human oversight, transparency across multi-party action chains, and runtime behavioral drift. We propose a twelve-step compliance architecture and a regulatory trigger mapping connecting agent actions to applicable legislation. We conclude that high-risk agentic systems with untraceable behavioral drift cannot currently satisfy the AI Act's essential requirements, and that the provider's foundational compliance task is an exhaustive inventory of the agent's external actions, data flows, connected systems, and affected persons.
- Abstract（参考訳）: AIエージェント — 外部ツールを自律的に計画し、起動し、人間の関与を減らしたマルチステップアクションチェーンを実行するAIシステム — は、カスタマーサービスや採用、臨床意思決定支援、重要なインフラストラクチャ管理に至るまで、エンタープライズ機能にわたって大規模にデプロイされている。
EU AI法(Regulation 2024/1689)は、リスクベースのフレームワークを通じてこれらのシステムを規制しているが、GDPR、サイバーレジリエンス法、デジタルサービス法、データ法、データガバナンス法、セクター固有の法律、NIS2ディレクティブ、修正された製品責任ディレクティブの下で、一貫した義務に直面している。
本稿では、AIエージェントプロバイダの統合のための、最初の体系的規制マッピングを提供する。
(a)2026年1月現在、標準M/613からCEN/CENELEC JTC21への調和標準の草案
(b)2025年7月発行のGPAI法典
(c)2025年4月に受理された指令M/606に基づくCRA調和標準プログラム
(d)2025年11月のデジタルオムニバスの提案
本稿では,具体的なアクションを規制トリガーにマッピングし,サイバーセキュリティ,ヒューマン監視,多人数アクションチェーン間の透明性,実行時の行動漂流といったエージェント固有のコンプライアンス課題を特定する9つのエージェント展開カテゴリの実践的分類について述べる。
本稿では、12段階のコンプライアンスアーキテクチャと規制トリガマッピングにより、エージェントアクションを適用法則に接続する手法を提案する。
我々は、現在、追跡不能な行動漂流を伴うリスクの高いエージェントシステムは、AI法の本質的な要件を満たすことができず、提供者の基本的なコンプライアンスタスクは、エージェントの外的行動、データフロー、接続されたシステム、および影響を受ける人の完全な在庫である、と結論付けている。
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