論文の概要: Ontological Knowledge Blocks: Executable Compliance and Profile-Based Validation for Trustworthy AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23297v1
- Date: Fri, 22 May 2026 07:14:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.234248
- Title: Ontological Knowledge Blocks: Executable Compliance and Profile-Based Validation for Trustworthy AI Systems
- Title（参考訳）: オントロジー知識ブロック:信頼できるAIシステムに対する実行可能なコンプライアンスとプロファイルベースの検証
- Abstract要約: 本稿では,規制義務を機械チェック可能な制約にコンパイルするプログラム可能なガバナンス基盤であるオントロジー知識ブロック(OKB)を紹介する。
決定論的規制コンパイラは構造化された中間表現(IR)レコードを構成可能なKBモジュールに変換し、プロファイルベースのガバナンス前駆を可能にする。
その結果、プロファイルに敏感な検証、厳密な付加的な違反の蓄積、SHACL検証の再設定のレイテンシーが12.6msから100.3ms、プロファイル等価性テストが厳密な包括的プロファイルとして確認された。
- 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: AI-enabled services deployed in critical digital infrastructure are subject to governance obligations spanning transparency, accountability, fairness, and traceability. Compliance today remains documentation-centric: obligations are described in prose, audits rely on static checklists, and verification depends on manual review. Such approaches do not scale to automated AI systems. This paper introduces Ontological Knowledge Blocks (OKBs), a programmable governance infrastructure that compiles regulatory obligations into machine-checkable constraints over structured evidence graphs. We formalize an OKB as a 5-tuple that binds normative obligations to an RDF/OWL concept schema, executable SHACL validation rules, explicit evidence requirements, and PROV-O provenance links. A deterministic regulatory compiler translates structured Intermediate Representation (IR) records into composable KB modules, enabling profile-based governance reconfiguration without modifying service code. We implement two prototypes and evaluate them in an AI-assisted HPC resource allocation scenario across 24 validation runs and four governance profiles. Results demonstrate profile-sensitive validation, strictly additive violation accumulation, SHACL validation latency between 12.6 ms and 100.3 ms, and profile equivalence testing confirming Combined as the strictly most comprehensive profile. All artefacts are released as open source.
- Abstract（参考訳）: 重要なデジタルインフラストラクチャにデプロイされるAI対応サービスは、透明性、説明責任、公正性、トレーサビリティにまたがるガバナンス義務を負う。
義務は散文で説明され、監査は静的チェックリストに依存し、検証は手作業によるレビューに依存します。
このようなアプローチは、自動化されたAIシステムにスケールしない。
本稿では,構造化エビデンスグラフ上の機械チェック可能な制約に規制義務をコンパイルする,プログラム可能なガバナンス基盤であるオントロジー知識ブロック(OKB)を紹介する。
我々は、標準義務をRDF/OWL概念スキーマ、実行可能なSHACL検証ルール、明示的なエビデンス要件、PROV-O証明リンクにバインドする5タプルとしてOKBを形式化する。
決定論的規制コンパイラは構造化された中間表現(IR)レコードを構成可能なKBモジュールに変換し、サービスコードを変更することなくプロファイルベースのガバナンス再構成を可能にする。
我々は,2つのプロトタイプを実装し,AI支援型HPCリソース割り当てシナリオにおいて,検証実行24回,ガバナンスプロファイル4回で評価する。
その結果、プロファイルに敏感な検証、厳密な追加的違反の蓄積、SHACL検証のレイテンシが12.6msから100.3ms、プロファイル等価性テストが厳密な総合的なプロファイルとして確認された。
すべての成果物はオープンソースとしてリリースされている。
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