論文の概要: Government AI Use as a Monitoring Primitive: A Public Document Pilot Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04543v1
• Date: Sun, 05 Jul 2026 23:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.976352
• Title: Government AI Use as a Monitoring Primitive: A Public Document Pilot Study
• Title（参考訳）: 監視プリミティブとしての政府AIの使用:公開文書パイロットスタディ
• Abstract要約: 本稿では,公文書における言語モデル支援の痕跡を測定するための補助的モニタリングプリミティブを提案する。 2021年のベースラインは一貫してゼロに近いが、2026年までには、我々の10の情報源のうち4つが統計学的に重要なAI支援書面の兆候を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Governments are important actors in frontier AI governance, but many facts about their adoption and use of AI systems are difficult to observe directly. Procurement disclosures and official statements are useful, but can also be delayed, selective, and better suited to measuring formal adoption than actual day-to-day use. We propose a complementary monitoring primitive: measuring traces of language-model assistance in public government documents. The approach is lightweight, externally reproducible, and based on revealed behavior rather than stated intent. In a pilot study of ten public document streams from U.S. and PRC government-related sources, we find that, while 2021 baselines are consistently near zero, by 2026, four of our ten sources show statistically significant signs of AI-assisted writing. In our sample, the U.S. signal concentrates in publications downstream of policy work; the PRC signal concentrates closer to it. We close by discussing how this signal could complement existing instruments for monitoring government AI adoption, and where it falls short.
• Abstract（参考訳）: 政府は最前線のAIガバナンスにおいて重要なアクターであるが、AIシステムの採用と利用に関する多くの事実を直接観察することは困難である。 調達開示と公式声明は有用であるが、実際の日々の使用よりも形式的採用を測定するのに適しているため、遅れ、選択的かつ適している可能性がある。 本稿では,公文書における言語モデル支援の痕跡を測定するための補助的モニタリングプリミティブを提案する。 このアプローチは軽量で、外部から再現可能で、記述された意図ではなく、明らかな振る舞いに基づいています。 2021年のベースラインは一貫してゼロに近いが、2026年までには、我々の10の情報源のうち4つが統計学的に重要なAI支援書面の兆候を示している。 我々のサンプルでは、米国信号は政策作業の下流の出版物に集中しており、PRC信号はその近くに集中している。 我々は、この信号が政府のAI導入を監視する既存の手段をどのように補完するか、そしてどのようにして不足するかを議論する。

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