論文の概要: Barriers to Evidence in AI-Related Cases and the Privatization of Proof

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21816v1
• Date: Wed, 20 May 2026 23:33:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.026901
• Title: Barriers to Evidence in AI-Related Cases and the Privatization of Proof
• Title（参考訳）: AI関連事例における証明の障壁と証明の民営化
• Authors: Sarah H. Cen, Hannah Ismael, Lucia Zheng,
• Abstract要約: 証拠は訴訟の中核にあるが、AIに関する論争で入手することはますます困難になっている。 アクセス、リソース、専門知識の非対称性が、AI関連のケースにおける証拠に対する重要な障壁をいかに生み出すかを検討する。 訴訟におけるAIアクセス紛争の解決を支援する三部テストを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9283182225040678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evidence lies at the core of litigation, but it is increasingly difficult to obtain in AI-related disputes. Even when a claimant's position has merit, cases are often settled or dismissed because decisive facts are hidden inside proprietary models, platform logs, and protected databases. Grounding our discussion in past and ongoing cases, we investigate how asymmetries in access, resources, and expertise can create significant barriers to evidence in AI-related cases. We show how developers and deployers resist disclosure through various strategies challenging the value of the evidence to the requesting party and the cost of evidence production. From these patterns we identify seven recurring sources of asymmetry -- access to models, data, documentation, logs, expertise, compute, and infrastructure -- that reflect a broader pattern that we call the privatization of proof: when control over proof falls in the hands of private actors that can demand justification for access while ensuring that justification remains out of reach. We further argue that different types of access can be fungible: in the absence of a certain type of access (e.g., to model internals), one may be able to use alternative forms of access (e.g., sufficient compute, query access, and access to user logs) and to obtain a functionally equivalent amount of information. We propose a three-part test that can help resolve AI access disputes in litigation, drawing on concepts such as proportionality and reasonable alternatives. Our test relies on a few observations, including that the cause of action can provide a baseline for access.
• Abstract（参考訳）: 証拠は訴訟の核心にあるが、AIに関する論争で入手することはますます困難になっている。 主張者の立場にメリットがあるとしても、決定的な事実がプロプライエタリなモデルやプラットフォームログ、保護されたデータベースの中に隠されているため、訴訟は解決または却下されることが多い。 過去および現在進行中のケースでの議論の土台として、アクセス、リソース、専門知識の対称性が、AI関連のケースにおけるエビデンスに対する重要な障壁をいかに生み出すかを検討する。 開発者とデプロイ担当者は、要求当事者に対する証拠の価値と証拠生産コストに挑戦するさまざまな戦略を通じて、開示に抵抗する様子を示す。 これらのパターンから、モデル、データ、ドキュメント、ログ、専門知識、計算、インフラへのアクセスを繰り返す7つの非対称性のソースを特定します。 特定のタイプのアクセス(例えば、モデル内部)がない場合には、代替的なアクセス形式(例えば、十分な計算、クエリアクセス、ユーザログへのアクセス)を使用でき、機能的に等価な量の情報を得ることができる。 我々は、比例性や合理的な代替案といった概念に基づいて、訴訟におけるAIアクセス論争を解決するのに役立つ3部テストを提案する。 私たちのテストは、アクションの原因がアクセスの基準となることを含む、いくつかの観察に依存しています。

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