[論文レビュー] Influence of Normative Theories of Ethics on the European Union Artificial Intelligence Act: A Transformer-Based Analysis Using Semantic Textual Similarity

Mehmet Murat ALBAYRAKOĞLU, Mehmet Nafiz Aydin|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2026

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 0

ひとこと要約

論文は美徳倫理・義務論・結果主義がEU AI Actと意味的にどの程度整合するかをトランスフォーマーを用いたSTSアンサンブルで定量化し、義務論が最も高い整合を示すと結論づける。

ABSTRACT

Despite being regarded as a significant step toward regulating Artificial Intelligence (AI) systems and its emphasis on fundamental rights, the European Union Artificial Intelligence (EU AI) Act is not immune to moral criticism. This research aims to investigate the impact of three major normative theories of ethics (virtue ethics, deontological ethics, and consequentialism) on the EU AI Act. We introduce the concept of influence, confirmed by philosophical and chronological analysis, to examine the underlying relationship between the theories and the Act. As a proxy measure of this influence, we propose using Semantic Textual Similarity (STS) to quantify the degree of alignment between the theories (influencers) and the Act (influencee). To capture intentional and operational ethical consistency, the Act was divided into two parts: the preamble and the statutory provisions. The textual descriptions of the theories were manually preprocessed to reduce semantic overlap and ensure a distinct representation of each theory. A heterogeneous embedding-level ensemble approach was employed, utilizing five modified Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) models, built on the Transformer architecture, to compute STS scores. These scores represent the semantic alignment between various theories of ethics and each of the two components of the EU AI Act. The theories were evaluated by using voting and averaging, with findings indicating that deontological ethics has the most significant overall influence.

研究の動機と目的

• EU AI Actのテキストを典型的な規範倫理理論（美徳倫理、義務論、結果主義）と比較して道徳的基盤を評価する。
• 倫理理論と規制言語との関係的影響として整合性をモデル化する。
• 意味的文本的類似性を適用して理論説明と法の構成要素（序文と条項）との整合性を定量化する。
• 理論説明を前処理して意味的重複を減らし、それぞれの理論を特徴づけて説明する。

提案手法

• 理論説明とActテキストを五つの軽量トランスフォーマーエンコーダー（SBERT、ALBERT、DistilBERT、RoBERTa、TinyBERT）で表現する。
• 理論説明とActの構成要素との間の意味的文本的類似性（STS）スコアを計算する。
• 投票と平均化を用いて文書レベルの整合性推定を集約する。
• 意図的な基盤と運用上の倫理的基盤を捕捉するために序文と法条項を別々に分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 美徳倫理・義務論・結果主義はEU AI Actとどの程度意味的に整合しているか？
• RQ2 Actとその構成要素（序文 vs 条項）全体では、どの規範理論が最も強い整合を示すか？

主な発見

• 義務論がEU AI Actの両構成要素と最も高い全体的意味的整合を示す。
• STSスコアは五つのエンコーダーモデルの異種アンサンブルから導出され、投票/平均によって集約される。
• Actは序文（意図的基盤）と法定条項（運用基盤）を別々に分析している。
• 理論説明は意味的重複を減らし、各理論の特徴を際立たせるよう前処理される。