論文の概要: Hybrid Algorithmic Governance in U.S. Welfare Administration: State- and County-Level AI as a Case of Support-Control Convergence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04503v1
- Date: Sun, 05 Jul 2026 21:10:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.951128
- Title: Hybrid Algorithmic Governance in U.S. Welfare Administration: State- and County-Level AI as a Case of Support-Control Convergence
- Title（参考訳）: 米国福祉行政におけるハイブリッド・アルゴリズム・ガバナンス--国家レベルのAIと郡レベルのAIを事例として-
- Abstract要約: 本条では、米国の福祉行政における人工知能システムが支援や統制の手段として運用される制度条件について検討する。
NYSDOL不正検出、ミシガン・ミダス、イリノイ・メディケイド・マネージメントケア、ロサンゼルス郡ホームレス予防、アレゲニー・ファミリー・スクリーニングツール、ワシントン・フォスター・ケアの6つの州レベルおよび郡レベルのケースを追跡調査している。
システムの向きは制度設計によって形成されており、アルゴリズムエラーのコストがかかる側が決定的パラメータであることを示している。
- 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: This article examines the institutional conditions under which artificial intelligence systems in U.S. welfare administration come to operate as instruments of support or as instruments of control. Rather than asking what welfare algorithms "really" are (tools of proactive assistance or infrastructures of surveillance) the article starts from the premise that support and control are co-present within the same system, while their relative balance shifts over time. This movement is conceptualized through the notion of support-control convergence and the model of an institutional ratchet. Routine budgetary and political pressures make control-oriented effects easily measurable and politically capitalizable, whereas a return toward support requires external intervention of disproportionate force, such as judicial compulsion, legislative prohibition, or public scandal. Empirically, the article draws on process tracing of six state- and county-level cases: NYSDOL fraud detection, Michigan MiDAS, Illinois Medicaid managed care, LA County homelessness prevention, the Allegheny Family Screening Tool, and Washington Foster Care. The findings show that the system's orientation is shaped by institutional design, with the decisive parameter being the side on which the costs of algorithmic error are placed. Drift toward control is routine, while reversal is exceptional and costly. In the MiDAS case, activation required a single administrative decision, whereas reversal took nine years and a $20 million settlement; even then, the system did not return to a support-oriented configuration.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、米国の福祉行政における人工知能システムが、支援の手段として、あるいは制御の手段として機能するようになった制度状況について考察する。
福祉アルゴリズムとは何か(積極的な援助や監視のインフラの道具)を問うのではなく、その記事は、サポートとコントロールが同じシステム内に存在するという前提から始まり、相対的バランスは時間とともに変化する。
この運動は、支援制御収束の概念と制度的ラチェットのモデルによって概念化されている。
定期的な予算や政治的圧力により、コントロール指向の効果は容易に測定可能で政治的に大金化でき、一方、支持への回帰には、司法強制、立法禁止、公のスキャンダルといった不当な力の外部介入が必要である。
NYSDOL不正検出、ミシガン・ミダス、イリノイ・メディケイド・マネージメントケア、ロサンゼルス郡ホームレス予防、アレゲニー・ファミリー・スクリーニング・ツール、ワシントン・フォスター・ケア。
その結果, システム指向は制度設計によって形成され, アルゴリズム誤差のコストの側面が決定的パラメータであることがわかった。
制御へのドリフトは日常的であり、反転は例外的でコストがかかる。
MiDASの場合、アクティベーションは単一の管理上の決定を必要とし、リバーサルは9年と2000万ドルの和解を必要とした。
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