論文の概要: Visible to the Court: How AI Is (and Isn't) Litigated in U.S. Federal Court Opinions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23888v1
• Date: Sun, 26 Jul 2026 23:19:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.261936
• Title: Visible to the Court: How AI Is (and Isn't) Litigated in U.S. Federal Court Opinions
• Title（参考訳）: AIが米国連邦裁判所の意見でリタイアした(そしてそうではない)
• Abstract要約: 我々は、AIが当事者の論争に重要な役割を果たしている米国連邦裁判所の559の見解をレビューする。 7つの繰り返し発生する論争領域、訴訟の中心にあるAI技術の6つのカテゴリ、および4種類の共用訴訟を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.600644502024211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the United States, artificial intelligence (AI) is rapidly deployed amid limited federal regulation. With courts become a recurring forum in which AI-related practices are scrutinized, it is important to empirically understand the AI litigation landscape to date. We address this gap through a systematic review of 559 U.S. federal court opinions in which AI plays a role in the parties' contentions, taxonomizing (1) common topics of dispute, (2) the AI technologies implicated, and (3) the parties involved, including common plaintiff and defendant types. We identify seven recurring dispute areas, six categories of AI technologies at the center of litigation, and four types of common litigants, alongside legal doctrines used by the litigants. A comparison of this taxonomy to the AI Incident Database revealed substantial gaps in coverage, definitions, and prevalence between documented and litigated harms, suggesting courts capture only part of the AI risk landscape. In addition, we found that court decisions primarily rely on pre-existing legal doctrines to manage AI rather than making new AI-specific laws, producing a form of "piecemeal" AI governance. As a result, federal court outcomes are shaped less by where AI has caused harms and more by which harms are cognizable under existing statutes, leading to certain AI harms remaining unresolved.
• Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国では、人工知能(AI)は連邦政府の規制が限定されている中で急速に展開されている。 裁判所は、AI関連のプラクティスが精査される、繰り返し行われるフォーラムとなり、これまでAI訴訟の風景を実証的に理解することが重要である。 このギャップには、当事者の主張にAIが関与する米国連邦裁判所の559件の意見の体系的レビュー、(1)紛争の共通トピック、(2)関係するAI技術、(3)共通の原告や被告型を含む関係者の意見の体系的レビューを通して対処する。 訴訟の中心にある7つの繰り返し発生する論争領域、AI技術の6つのカテゴリ、および訴訟者が使用する法的ドクトリンの4種類の共通訴訟を識別する。 この分類法とAIインシデントデータベースを比較すると、文書化された損害と訴訟された損害の間の範囲、定義、および頻度のかなりのギャップが明らかとなり、裁判所がAIリスクランドスケープの一部のみを捉えていることが示唆された。 さらに、裁判所の決定は、主に、AI固有の新しい法律を作るのではなく、AIを管理するための既存の法的ドクトリンに頼っていることが分かりました。 その結果、連邦裁判所の成果は、AIが害を引き起こした場所によってより小さくなり、既存の法令の下で害が認識され、特定のAI害が未解決のままになる。

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