論文の概要: Executive Judgement in AI-Mediated Decision-Making Environments: A Process Theory of Formation, Qualification Attrition and Authorisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.39442v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 10:17:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:27.569712
• Title: Executive Judgement in AI-Mediated Decision-Making Environments: A Process Theory of Formation, Qualification Attrition and Authorisation
• Title（参考訳）: AIを用いた意思決定環境における執行判断--形成・資格取得・認可のプロセス理論
• Abstract要約: 生成的人工知能は、行政判断を形成するための表現、代替案、評価に貢献することができる。 現地の有能な人間とAIの貢献は、依然として不十分に保証された組織的なコミットメントを達成できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence can contribute to the representations, alternatives and evaluations through which executive judgements are formed. Existing research already explains important aspects of hybrid cognition, reliance, managerial agency and accountability. This article develops a narrower process challenge: locally competent human and AI contributions can still culminate in an inadequately warranted organisational commitment when established operational assumptions, uncertainties or dependencies are lost or transformed before authorisation. It proposes qualification attrition as the process through which such epistemically consequential content is weakened across successive transformations, and a formation--authorisation gap as the resulting discrepancy between the grounds required for warranted commitment and those that remain accessible, intelligible and challengeable to the authorising role. Executive judgement governance is defined through four dimensions: boundary setting, interpretive challenge, reliance calibration, and authorisation with answerability. Four propositions connect transformation, qualification attrition and governance arrangements to epistemic risk, accountability risk and judgement quality. The contribution is an integrative process theory of how distributed judgement formation can fail as a composition even where individual contributions, local reliance decisions and formal accountability arrangements appear competent.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能は、行政判断を形成するための表現、代替案、評価に貢献することができる。 既存の研究はすでに、ハイブリッド認知、信頼、管理機関、説明責任の重要な側面を説明している。 本稿では、より狭いプロセスの課題について論じる。 ローカルな有能な人間とAIの貢献は、確立された運用上の前提、不確実性や依存関係が承認前に失われたり、変換されたりした場合、依然として不十分な保証された組織的なコミットメントで終わる可能性がある。 保証されたコミットメントに必要な根拠と、権限付与された役割に対してアクセス可能で、理解不能で、挑戦可能なものとの相違点として、連続的な変換の中で、そのような連続的な内容が弱まる過程としての資格付与を提案する。 執行判断ガバナンスは、境界設定、解釈的挑戦、信頼度校正、回答可能性による権限化の4つの次元で定義される。 4つの提案は、トランスフォーメーション、資格取得、ガバナンスのアレンジメントを、疫病リスク、説明責任リスク、判断品質に結びつける。 このコントリビューションは、個々のコントリビューション、局所的依存の決定、公式な説明責任アレンジメントが有能であるとしても、分散判断の形成が構成として失敗する方法の積分的プロセス理論である。

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