論文の概要: Regulating for AI Legitimacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24391v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 13:06:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.422695
• Title: Regulating for AI Legitimacy
• Title（参考訳）: AIの正当性のための規制
• Abstract要約: AIシステムは、すでに統治されている。スピーチをランク付けし、注意を割り当て、応募者をフィルタリングし、トリアージクレームを発行する。 AIガバナンスの主要な枠組みであるアライメント(アライメント)は、そのようなシステムが適切な目標を安全に追求するかどうかを問うものだ。 本条は、正当性は、アライメントとは別個の自律的な規制対象であり、それによって保護されていないことを主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI systems already govern. They rank speech and allocate attention, filter applicants and triage claims. The dominant frame for AI governance, alignment, asks whether such systems pursue the right objectives safely. It cannot answer a prior question: by what right are those objectives set and enforced? This Article argues that legitimacy is an autonomous regulatory objective, distinct from alignment and not secured by it. Legitimacy here is sociological: the belief among those subject to power that it is exercised rightfully. Performance does not produce that belief. We already have the proof of concept. Social media and search delivered enormous gains on every familiar metric and still triggered a legitimacy crisis, because publics questioned who authorized a handful of firms to set the rules of speech, visibility, and knowledge. It is possible to build a benevolent AI and still face a political crisis over its authority. The Article maps three sites where AI legitimacy falters: opacity, which blocks audiences from forming justified beliefs; private power, where firms exercise public-facing authority without recognizable authorization; and administrative automation, which strains reason-giving, participation, and review inside the state. It then asks what law can contribute. Thin legality (publicity, stability, consistent application) signals non-arbitrariness and buys real recognition, but invites legitimacy-washing when form drifts from practice. Thick legality supplies what form cannot: public authorship of the rules that bind. Three portable principles follow. Integration seats consequential AI rule-setting in venues a polity already treats as authoritative. Familiarity presents rules and reasons in locally credible forms. Contestation guarantees a credible second look with real remedies.
• Abstract（参考訳）: AIシステムがすでに支配している。 彼らはスピーチをランク付けし、注意を割り当て、応募者をフィルタリングし、トリアージのクレームを請求する。 AIガバナンスの主要な枠組みであるアライメント(アライメント)は、そのようなシステムが適切な目標を安全に追求するかどうかを問うものだ。 どのような目標が設定され、強制されるのかという、事前の質問に答えることはできません。 本条は、正当性は、アライメントとは別個の自律的な規制対象であり、それによって保護されていないことを主張する。 ここでの正当性は社会学であり、正当に行使されるという権力を被る者の間での信念である。 パフォーマンスはそのような信念を生み出しない。 私たちはすでに概念実証を持っています。 ソーシャルメディアと検索は、あらゆる見慣れた指標に対して大きな利益をもたらし、依然として正当性危機を引き起こした。 好意的なAIを構築することは可能であり、依然としてその権威に対する政治的危機に直面している。 この条は、AIの正当性を脅かす3つの場所を、聴衆が正当化された信念を形成するのを阻止する不透明さ、企業が承認なしに公的な権威を行使する私的権力、州内での理性、参加、レビューを阻害する行政自動化の3つに分類している。 そして、どんな法律が貢献できるかを尋ねる。 薄い合法性(公開性、安定性、一貫性のある適用)は、非アービタリティをシグナルとして、実際の認識を買い取るが、形式が慣行から逸脱した時に正当性洗浄を招待する。 太い合法性は、何ができないか: 拘束する規則の公的な著者権を提供する。 ポータブルな3つの原則が従う。 統合は、すでに権威として扱われている公共施設において、連続したAIルール設定を定めている。 ファミリアリティは、地元の信頼できる形式に規則と理由を提示する。 議論は、真に修復された信頼できる第2の見地を保証する。

関連論文リスト

• Credible, Not Always Correct: How Reddit Users Verify AI-Generated Legal Advice [0.46976113832881716]
  大規模言語モデル (LLMs) は、現実の法的問題を解決するために、日常的な人々によってますます使われている。 本稿では,AIによる法的助言の実践的力は,その正確性だけでなく,信頼性の社会的生産にも依存することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-13T15:33:12Z)
• Beyond Detection: Redesigning Assessment and Governande of Generative AI at the Universidad Politécnica de Madrid (UPM) [39.92037610044293]
  ほとんどの機関は、AI検出、盗作、学術的整合性、学生の努力の減少を防御として想定している。 先駆的な大学の他のグループは、より深い採用を追求しており、予防や制裁に基づく政策が成立しないと仮定している。 大学が必要とするものは、GenAI利用のためのコースごとのルールを明確化するための協調的な取り組みである。 UPMは、戦略的かつ持続可能なAIポリシと、およそ6次元の構造を持つ採用フレームワークを開発している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T18:04:50Z)
• Bridging Legal Interpretation and Formal Logic: Faithfulness, Assumption, and the Future of AI Legal Reasoning [3.093890460224435]
  法律実務における大規模言語モデルの採用の増加は、大きな約束と重大なリスクをもたらす。 この提案は,大言語モデルの表現力と形式的検証の厳密さを結合した,法的AIに対するニューロシンボリックなアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-13T19:11:09Z)
• The Law-Following AI Framework: Legal Foundations and Technical Constraints. Legal Analogues for AI Actorship and technical feasibility of Law Alignment [0.0]
  ローフォローAI(Law-Following AI)」は、先進的なAIエージェントのための超越的な設計目標として、法的コンプライアンスを組み込むことを目的としている。 エージェントの不正調整に関する最近の研究は、詐欺、脅迫、有害な行為に携わる有能なAIエージェントが、偏見的指示を欠いていることを示している。 コンプライアンスと欠陥検出のための"Lex-TruthfulQA"ベンチマーク,(ii)モデル自己概念に合法的な行為を埋め込むアイデンティティ形成介入,(iii)デプロイ後監視のための制御理論尺度を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T16:00:55Z)
• Reclaiming Constitutional Authority of Algorithmic Power [0.0]
  AIの統治はもはや技術的規制の問題ではない。 本条は、連帯権力と法的抵抗権に基づく憲法の枠組みを再構築する。 個人は、正統性や良心の領域を強要するシステムに抵抗する憲法上の権利を保有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T23:46:30Z)
• Societal and technological progress as sewing an ever-growing, ever-changing, patchy, and polychrome quilt [44.522343543870804]
  我々は、道徳的多様性の持続性を見落としているようなシステムが、抵抗を引き起こし、信頼を失わせ、制度を不安定化するのではないかと心配している。 理想的な条件下では、合理的なエージェントは単一の倫理上の会話の限界に収束するという考えである。 我々は、この前提をオプション的かつ疑わしいものとみなし、紛争理論、文化進化、マルチエージェントシステム、制度経済学に基づく代替アプローチとして、適切性枠組みと呼ぶものを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T12:55:07Z)
• Artificial Intelligence in Government: Why People Feel They Lose Control [44.99833362998488]
  行政における人工知能の利用は急速に拡大している。 AIはより効率と応答性を約束するが、政府機能への統合は公正性、透明性、説明責任に関する懸念を提起する。 この記事では、デリゲートの特別事例として、AI導入に関するプリンシパル・エージェント理論を適用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-02T07:46:41Z)
• Responsible Artificial Intelligence Systems: A Roadmap to Society's Trust through Trustworthy AI, Auditability, Accountability, and Governance [37.10526074040908]
  本稿では, 包括的観点から, 責任あるAIシステムの概念を考察する。 論文の最終目標は、責任あるAIシステムの設計におけるロードマップの提案である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T14:47:30Z)
• Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
  本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。 人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。 これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z)
• Legitimate Power, Illegitimate Automation: The problem of ignoring legitimacy in automated decision systems [0.0]
  機械学習と人工知能が自動意思決定システム(ADS)の普及を加速させた この論文は、理論家はしばしば、公正性、正確性、専門性、あるいは効率性といった他の実体的価値と誤って正当性を区別していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T06:29:54Z)
• Trust AI Regulation? Discerning users are vital to build trust and effective AI regulation [32.98110040460262]
  我々は、信頼できるAIとユーザー信頼を生み出すためには、規制当局に効果的に規制するインセンティブが必要であることを示した。 これを実現するための2つのメカニズムの有効性を実証する。 次に,規制当局の有効性について,ユーザが信頼判断を強制できる代替ソリューションを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:56:39Z)
• AI Ethics and Ordoliberalism 2.0: Towards A 'Digital Bill of Rights' [0.0]
  本稿では,AI倫理をビジネス倫理的視点,すなわち'ordoliberalism 2.0'から分析する。 AIに関する現在進行中の議論は、企業による自己規制と自発的な行動規範に依存しすぎている、と氏は主張する。 論文は、既存のAIガイドラインと、オードリベラルにインスパイアされた規制および競争ポリシーを統合することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T10:26:12Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。