論文の概要: From Runtime Records to Legal Findings: An Evidentiary-Adequacy Criterion for Agentic AI Oversight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00941v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 13:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.91879
• Title: From Runtime Records to Legal Findings: An Evidentiary-Adequacy Criterion for Agentic AI Oversight
• Title（参考訳）: 実行時記録から法的な発見へ:エージェントAI監視のための証拠的基準
• Abstract要約: 報告書は、有界な決定のクラスに対する明らかかつ適切な基準を定義している。 それは、選択されたEU AI Actの監督義務に対する基準をインスタンス化する。
• 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: Agentic AI systems generate runtime records, logs, traces, and audit artefacts, but the existence or integrity of such records does not by itself establish that legally operative oversight findings can be recovered from them. This technical report defines an evidentiary-adequacy criterion for a bounded class of determinations: binary findings of fact about specific events and their relations, such as whether protected data crossed a boundary, whether a human could intervene, whether an information barrier held, or whether delegated authority was valid at the moment of use. The criterion states that a runtime record can answer such a determination only if it carries both a typing that maps recorded events to the legally operative category and the relation, such as provenance, authority, derivation, or temporal validity, on which the determination's truth depends. The claim is one of necessity, not sufficiency. The report instantiates the criterion against selected EU AI Act oversight obligations and explains why tamper-proof logs, generic process frameworks, and provenance structures alone cannot establish the relevant findings. It further relates the argument to requisite variety, the Good Regulator Theorem, and the trace-versus-hyperproperty boundary of runtime verification. Companion materials and the experiment protocol are archived on Zenodo.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、ランタイムレコード、ログ、トレース、監査成果物を生成するが、そのような記録の存在や完全性は、法的に操作された監視結果がそれらから回収可能であることを、それ自体は証明していない。 この技術的レポートは、特定の事象とそれらの関係に関する事実のバイナリな発見、保護されたデータが境界を越えたかどうか、人間が介入できるかどうか、情報バリアが保持されているかどうか、または、委任された権限が使用時点で有効であるかどうか、といった、有界クラスの決定に対する明らかかつ適切な基準を定義します。 ランタイムレコードがそのような決定に答えられるのは、記録されたイベントを法的に機能するカテゴリにマッピングする型と、その決定の真理が依存する証明、権威、導出、時間的妥当性のような関係の両方を持つ場合に限られる。 その主張は必要の1つであり、十分ではない。 このレポートは、選択されたEU AI Actの義務を監督する基準をインスタンス化し、タンパー保護ログ、ジェネリックプロセスフレームワーク、およびプロファイランス構造だけでは、関連する発見を確立できない理由を説明する。 さらに、要求多様体、グッドレギュレータ定理、および実行時検証のトレース-可逆-ハイパープロパティ境界に関する議論を関連づける。 コンパニオン材料と実験プロトコルは善道にアーカイブされている。

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