論文の概要: Causal Attribution for Agentic Decisions: Estimators, Coupling, and a Traceability Specification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.06445v1
• Date: Sun, 06 Sep 2026 07:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.252022
• Title: Causal Attribution for Agentic Decisions: Estimators, Coupling, and a Traceability Specification
• Title（参考訳）: エージェント決定の因果属性:推定器、結合、トレーサビリティの仕様
• Abstract要約: 推定器のフレームワークと、それが失敗する条件を与えます。 限界推定の下では、因果不活性ステップは、植えられた鎖の全ての実行において決定的なステップと同一の合計効果を有する。 コンテキストが分岐すると、直接効果を推定できる結合を導出します。
• 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: A provider of a high-risk AI system must keep records that make a decision traceable, and for agentic systems it has not been established what those records must contain for post-hoc causal attribution to be possible. We give the estimator framework and then the conditions under which it fails. We separate the marginal total effect that prior work measures from a common-random-numbers total effect that isolates a step's own contribution, add the natural direct effect under a pinned downstream, and check the estimators against hand derivations. Both estimands then fail, in the same direction. Under the marginal estimand a causally inert step has the identical total effect to the decisive one on every run of our planted chain, an algebraic identity and not a coincidence at one draw. Under common random numbers the decisive step returns exactly zero on the runs where the executing step flips, about one in ten, while its direct effect there is 0.25 and it demonstrably acts; an exact zero does not certify that a step did nothing, and we put that here rather than in the limitations. We derive the coupling that keeps the direct effect estimable once contexts diverge, with a closed form for its degradation, and show that the mediated share on which a natural ranking is built is not a share under suppression: where the direct and mediated paths oppose, it exceeds one and ranks a suppressed component above a pure mediator. We publish the discrepancy experiment's pre-registration rather than a result, because the live pipeline it requires was not available in the study window. We contribute the traceability specification such a filing would need, against a gap the Act's calendar opens: Article 86's right to an explanation has applied since 2 August 2026, while the Article 12 logging and Annex IV documentation that could evidence one were deferred to 2 December 2027 by Regulation (EU) 2026/1744.
• Abstract（参考訳）: リスクの高いAIシステムのプロバイダは、意思決定をトレース可能なレコードを保持しなければならない。 推定器のフレームワークと、それが失敗する条件を与えます。 本研究は,従来の作業方法と,ステップのコントリビューションを分離する共通ランダム数のトータルエフェクトとを分離し,ピン留めされた下流で自然の直接効果を付加し,手動の導出に対する推定値をチェックすることによる限界的トータルエフェクトを分離する。 両方の推定値は同じ方向に失敗する。 限界推定の下では、因果不活性なステップは、植え付け鎖のすべての実行において決定的なステップと同一の合計効果を持ち、代数的同一性は1つの引き分けにおいて偶然ではない。 一般的な乱数の下では、決定的なステップは、実行中のステップがフリップするランで正確にゼロを返すが、その直接的な効果は0.25であり、明らかに作用する。 また, 直接経路と媒介経路が反対の場合には, 抑制された成分を純粋メディエータの上にランク付けし, 自然なランク付けを行う媒介共有が抑制対象のシェアではないことを示す。 研究ウィンドウでは必要となるライブパイプラインが利用できなかったため,結果ではなく,不一致実験の事前登録を公開しました。 第86条の説明に対する権利は2026年8月2日から適用されており、第12条のロギング及びAnnex IVの文書は2027年12月2日にEU規則(EU)2026/1744により延期された。

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