論文の概要: Acting with AI: An Interaction-Based Framework for Agentic Tort Liability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00518v1
• Date: Sat, 30 May 2026 04:17:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.505935
• Title: Acting with AI: An Interaction-Based Framework for Agentic Tort Liability
• Title（参考訳）: AIで行動する: エージェントトート責任のためのインタラクションベースのフレームワーク
• Authors: Yiheng Yao,
• Abstract要約: 本稿では,エージェントトルトのためのインタラクションベースのフレームワークを提案する。 私たちは、自律的なドリフト、純粋なツールの使用、共同計画という3つのインタラクションタイプを区別します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5302037689168743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic AI systems can plan over multiple steps, use tools, and execute tasks over time. When such systems cause harm, tort law struggles to allocate responsibility because the harmful path may be neither fully chosen by the user nor specifically foreseen by the developer. This paper proposes an interaction-based framework for agentic torts, drawing on Michael Bratman's planning theory and on the common law's treatment of human-human concerted action. We distinguish three interaction types: autonomous drift, pure tool use, and collaborative planning. Pure tool cases remain governed by ordinary product-defect and warning doctrines; collaborative planning cases map onto the independent contractor control test, professional malpractice, and negligent misrepresentation; autonomous drift maps onto frolic and detour under respondeat superior and strict product liability. The framework treats the stateful interaction log as the primary evidentiary trace, allowing courts to infer where the human-AI trajectory departed from the authorized undertaking and where liability should attach. We resolve four incident-anchored cases, situate the account alongside strict-liability and insurance-based proposals, note its relationship to regulatory oversight, and propose a ``Reasonable Agent'' standard built around constraint verification, epistemic transparency, runtime grounding, and forensic logging.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、複数のステップを計画し、ツールを使用し、時間とともにタスクを実行することができる。 このようなシステムに害が生じた場合、有害なパスがユーザによって完全に選択されず、開発者によって特別に予測される可能性があるため、トレント法は責任を割り当てるのに苦労する。 本稿では,マイケル・ブラットマンの計画理論と一般法におけるヒトとヒトの協調行動の扱いについて,エージェント・トルトに対する相互作用に基づく枠組みを提案する。 私たちは、自律的なドリフト、純粋なツールの使用、共同計画という3つのインタラクションタイプを区別します。 純粋なツールケースは、通常の製品欠陥と警告のドクトリンによって管理され、協調計画ケースは、独立した契約者制御テスト、専門的不正行為、過失表現にマップされ、自律的なドリフトマップは、優れた製品責任と厳格な製品責任に応答してフロリックとデトゥールにマップされます。 このフレームワークは、ステートフルなインタラクションログを主要な明白なトレースとして扱い、裁判所は、人間とAIの軌跡が認可された業務から離脱した場所と、責任の付け先を推測することができる。 我々は,4件のインシデント対応事例を解決し,厳格な信頼性と保険ベースの提案とともにアカウントを整理し,規制監督との関係に留意し,制約検証,疫学的透明性,ランタイムの接地,法医学的ロギングを中心に構築された'Reasonable Agent'標準を提案する。

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