論文の概要: Bureaucratic Silences: What the Canadian AI Register Reveals, Omits, and Obscures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15514v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 20:48:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.649886
• Title: Bureaucratic Silences: What the Canadian AI Register Reveals, Omits, and Obscures
• Title（参考訳）: 官僚的沈黙: カナダのAI登録簿が明らかにしたもの
• Authors: Dipto Das, Christelle Tessono, Syed Ishtiaque Ahmed, Shion Guha,
• Abstract要約: 2025年11月、カナダ政府は最初の連邦AI登録簿を公表することで透明性へのコミットメントを運用した。 このようなレジスタは、政府の活動の中立的なミラーではなく、説明責任の境界を構成するオントロジ設計のアクティブな手段である、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.163187835238478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In November 2025, the Government of Canada operationalized its commitment to transparency by releasing its first Federal AI Register. In this paper, we argue that such registers are not neutral mirrors of government activity, but active instruments of ontological design that configure the boundaries of accountability. We analyzed the Register's complete dataset of 409 systems using the Algorithmic Decision-Making Adapted for the Public Sector (ADMAPS) framework, combining quantitative mapping with deductive qualitative coding. Our findings reveal a sharp divergence between the rhetoric of "sovereign AI" and the reality of bureaucratic practice: while 86\% of systems are deployed internally for efficiency, the Register systematically obscures the human discretion, training, and uncertainty management required to operate them. By privileging technical descriptions over sociotechnical context, the Register constructs an ontology of AI as "reliable tooling" rather than "contestable decision-making." We conclude that without a shift in design, such transparency artifacts risk automating accountability into a performative compliance exercise, offering visibility without contestability.
• Abstract（参考訳）: 2025年11月、カナダ政府は最初の連邦AI登録簿を公表することで透明性へのコミットメントを運用した。 本稿では,これらのレジスタは政府の活動の中立的なミラーではなく,説明責任の境界を構成するオントロジ設計のアクティブな手段である,と論じる。 我々は,Adapted for the Public Sector (ADMAPS) フレームワークを用いて,登録簿の409システムの完全なデータセットを解析し,量的マッピングと定性的符号化を組み合わせた。 86\%のシステムは効率のために内部に展開されているが、登録簿は人間の判断、訓練、そしてそれらの運用に必要な不確実性管理を体系的に曖昧にしている。 社会技術的文脈に関する技術的な記述を特権化することにより、レジスターはAIのオントロジーを「検証可能な意思決定」ではなく「信頼性の高いツール」として構築する。 設計のシフトがなければ、このような透明なアーティファクトは、説明責任の自動化をパフォーマンス的なコンプライアンスエクササイズにし、競争性のない可視性を提供するリスクを負う、と結論付けている。

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