司法のための説明可能なAI媒介規制

arXiv cs.AI / 2026/4/2

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要点

本論文は、現行の規制立案に見られる静的で説明のない性質、ならびに利益団体の影響を低減することを目的とした、AI媒介の規制意思決定フレームワークを提案する。
事実や公共の価値が変化したときに進化できる、説明可能で設計段階から適応可能なシステムを、分散型AIによって規制上の提言を生成する形で構想している。
このアプローチは、複数の利害関係者を別個の嗜好（志向）モデルでモデル化し推論したうえで、「価値に敏感（value sensitive）」な方法でそれらを集約し、規制上の公正さと正統性を支える。
利害関係者が自らの嗜好を提出し検証できる仕組みを示し、透明性と、嗜好が適切に考慮されたかどうかを監査可能にすることを強調する。
全体として著者らは、意思決定を更新可能かつ説明可能にすることで、規制プロセスにおける不遵守を改善し、非正統的だという認識を低減する手段として、このシステムを位置づけている。