論文の概要: The Governance Inversion Hypothesis: Why More AI Regulation May Produce Less Organisational Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26117v1
- Date: Sat, 23 May 2026 17:46:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-28 23:46:52.332928
- Title: The Governance Inversion Hypothesis: Why More AI Regulation May Produce Less Organisational Control
- Title（参考訳）: ガバナンスの逆転仮説:AI規制が組織管理を減らせる理由
- Abstract要約: 本稿では、人工知能(AI)ガバナンスにおけるパラドックスの増大を説明するために、ガバナンス逆転仮説(GIH)を紹介する。
規制拡大の条件下では、組織はより正式に統治され、同時にAIシステムの運用制御が低下する可能性があると論じている。
AIガバナンスにおける中心的なリスクは、ガバナンス構造が欠如しているのではなく、統治する能力が徐々に失われつつ、ますます支配するように見える機関の出現である、と結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces the Governance Inversion Hypothesis (GIH) to explain a growing paradox in artificial intelligence (AI) governance: under conditions of increasing regulatory expansion and technological complexity, organisations may become more formally governed while simultaneously experiencing a decline in operational control over AI systems. Existing AI governance frameworks generally assume that stronger regulation improves accountability, oversight, and organisational control. This paper challenges that assumption by arguing that governance formalisation itself may contribute to the erosion of control in AI-intensive environments. Drawing on institutional theory, organisational governance research, accountability scholarship, and emerging AI governance literature, the paper develops a conceptual framework explaining how regulatory expansion may weaken operational authority through four interconnected mechanisms: authority fragmentation, symbolic governance expansion, externalisation of control, and authority paralysis. As governance systems become increasingly layered and procedurally dense, organisations may struggle to maintain coherent authority, technical visibility, escalation capability, and meaningful intervention power over opaque and externally mediated AI infrastructures. The paper extends institutional decoupling theory by introducing governance inversion as a structural condition in which governance expansion may actively undermine operational coherence rather than strengthen it. It concludes that the central risk in AI governance may not be the absence of governance structures, but the emergence of institutions that appear increasingly governed while progressively losing the capacity to govern effectively.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能(AI)ガバナンスにおけるパラドックスの増大を説明するために,ガバナンス逆転仮説(GIH)を導入し,規制の拡大と技術的複雑さの増大の条件下では,組織はより形式的に管理され,同時にAIシステムの運用制御が低下する可能性がある。
既存のAIガバナンスフレームワークは一般的に、強力な規制が説明責任、監視、組織的な管理を改善すると仮定する。
本稿では,ガバナンスの形式化自体がAI集約環境における制御の侵食に寄与するのではないか,という仮定に挑戦する。
機関理論,組織ガバナンス研究,アカウンタビリティ奨学金,新興AIガバナンス文献に基づいて,権限の断片化,象徴的な統治拡大,統制の外部化,権限の麻痺という4つの相互接続機構を通じて,規制の拡大が運用権限を弱める可能性を示す概念的枠組みを開発する。
ガバナンスシステムが階層化され、手続き的に密集するにつれて、組織は、一貫性のある権威、技術的な可視性、エスカレーション能力、そして不透明で外部から媒介されるAIインフラストラクチャに対する有意義な介入力を維持するのに苦労する可能性がある。
本論文は,ガバナンスの強化よりも,ガバナンスの拡大が運用の一貫性を積極的に損なうような構造条件として,ガバナンスの逆転を導入することにより,制度的なデカップリング理論を拡張した。
AIガバナンスにおける中心的なリスクは、ガバナンス構造が欠如しているのではなく、統治する能力が徐々に失われつつ、ますます支配するように見える機関の出現である、と結論付けている。
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