論文の概要: AI Governance under Political Turnover: The Alignment Surface of Compliance Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21103v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 21:42:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.192753
• Title: AI Governance under Political Turnover: The Alignment Surface of Compliance Design
• Title（参考訳）: 政治的転換の下でのAIガバナンス - コンプライアンス設計のアライメント面
• Authors: Andrew J. Peterson,
• Abstract要約: 政府は、管理上の決定をより安く、よりスケーラブルで、より一貫性のあるものにするために、AIを使うことに関心がますます高まっている。 しかし、AIを行政に組み込むためには、決定をレビュー可能、繰り返し可能、法的に保護できるコンプライアンス層に組み込まなければならない。 機関が自動化の規模、コーデフィケーションの程度、反復的使用の保護を選択する形式モデルを開発する。
• 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: Governments are increasingly interested in using AI to make administrative decisions cheaper, more scalable, and more consistent. But for probabilistic AI to be incorporated into public administration it must be embedded in a compliance layer that makes decisions reviewable, repeatable, and legally defensible. That layer can improve oversight by making departures from law easier to detect. But it can also create a stable approval boundary that political successors learn to navigate while preserving the appearance of lawful administration. We develop a formal model in which institutions choose the scale of automation, the degree of codification, and safeguards on iterative use. The model shows when these systems become vulnerable to strategic use from within government, why reforms that initially improve oversight can later increase that vulnerability, and why expansions in AI use may be difficult to unwind. Making AI usable can thus make procedures easier for future governments to learn and exploit.
• Abstract（参考訳）: 政府は、管理上の決定をより安く、よりスケーラブルで、より一貫性のあるものにするために、AIを使うことに関心がますます高まっている。 しかし、確率的AIを行政に組み込むためには、決定をレビュー可能、繰り返し可能、法的に保護できるコンプライアンス層に組み込まなければならない。 このレイヤは、法律からの離脱を検知しやすくすることで、監視を改善することができる。 しかし、それはまた、政治的後継者が合法的な政権の出現を保ちながら、ナビゲートを学ぶための安定した承認境界を作ることもできる。 機関が自動化の規模、コーデフィケーションの程度、反復的使用の保護を選択する形式モデルを開発する。 このモデルは、これらのシステムが政府内での戦略的利用に対して脆弱になったこと、最初に監視を改善した改革が後にその脆弱性を増大させる理由、そしてなぜAI利用の拡大が解き放つのが難しいのかを示している。 これにより、AIを利用可能にすることで、将来の政府が学習し、活用しやすくなる。

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