論文の概要: Whose Good, Whose Place? The Moral Geography of Agentic AI for Social Good

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22995v1
• Date: Thu, 21 May 2026 19:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.082572
• Title: Whose Good, Whose Place? The Moral Geography of Agentic AI for Social Good
• Title（参考訳）: 誰が良いのか? ソーシャルグッズのためのエージェントAIのモラル地理学
• Authors: Poli Nemkova, Haeshitha Indukuri, Jaedon Charles,
• Abstract要約: 我々は,2015年から2026年にかけて発行されたソーシャルグッズのためのエージェントAIに関する112の論文について,構造化された調査を行った。 論文は、地域政治、法律、文化の文脈が最も重要となる領域において、地理的文脈を正確に特定する可能性が低い。 我々は、社会的善のためのよりコンテキスト特化、参加型、説明可能なエージェントAIに対して、最小限の報告標準を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2698840218255533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic AI systems are increasingly proposed for social-good domains, often invoking the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) as a vocabulary of global benefit. Yet claims of social good do not establish accountability to the communities a system claims to serve. We present a structured survey of 112 papers on agentic AI for social good published between 2015 and 2026. We find a moral-geographic asymmetry: papers are least likely to specify geographic context in precisely the domains where local political, legal, and cultural context matters most. Across the corpus, 82 of 112 papers (73%) specify no geographic context. Papers aligned with health or physical/ecological SDGs specify geography 37-40% of the time, while papers aligned with institutional and social-policy SDGs do so only 13%. SDG 16, peace, justice, and strong institutions, is both the most-covered goal in the corpus and the one with the lowest geographic-specification rate. We interpret this as moral abstraction: agentic AI for social good often treats institutional good as universal in ways it does not treat health or ecological good. A second finding compounds this: only 28 of 112 papers (25%) report any real-world deployment or small-scale test. We identify five accountability gaps and propose a minimal reporting standard for more context-specific, participatory, and accountable agentic AI for social good.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、社会的に良いドメインに対してますます提案され、グローバルな利益の語彙として国連持続開発目標(SDG)を呼び起こすことが多い。 しかし、社会的善の主張は、システムが提供しようとするコミュニティへの説明責任を確立しない。 我々は,2015年から2026年にかけて発行されたソーシャルグッズのためのエージェントAIに関する112の論文について,構造化された調査を行った。 論文は、地方政治、法律、文化の文脈が最も重要となる領域において、地理的文脈を正確に特定する可能性が低い。 コーパス全体で、112の論文のうち82件(73%)は地理的文脈を規定していない。 健康・身体・生態的なSDGに合わせた論文では地理の37-40%を指定し、制度や社会政治のSDGに合わせた論文はわずか13%である。 SDG16、平和、正義、強大な機関は、コーパスで最も高い目標であり、地理的に最も低い目標である。 社会的善のためのエージェントAIはしばしば、制度的善を健康や生態的善を扱わない方法で普遍的に扱う。 112の論文のうち28件(25%)しか実際の展開や小規模なテストは報告していない。 我々は5つの説明責任ギャップを特定し、社会的善のためのコンテキスト特化、参加、説明可能なエージェントAIについて、最小限の報告基準を提案する。

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