No One to Blame: A Framework of Constitutive AI Unaccountability
Di cosa parla
Sostiene che in alcuni casi attribuire responsabilità per azioni di sistemi di intelligenza artificiale autonomi è concettualmente impossibile, indipendentemente da norme o maggiore trasparenza. Introducono il concetto di inaccoutabilità costitutiva, lo costruiscono partendo da letteratura e interviste a esperti e lo applicano a un sistema open‑source di agenti, producendo uno strumento diagnostico che individua molte condizioni di vuoto di responsabilità, incluso un caso in cui l'agente AI risulta l'unico attore identificabile.
Cosa permette di osservare
Consente di esplorare quando e perché non si riesce a stabilire chi sia responsabile per comportamenti di sistemi AI e quali configurazioni sociali, tecniche e normative generano questi vuoti di responsabilità.
Dalla fonte
The increasing deployment of autonomous, agentic AI systems challenges traditional accountability mechanisms. Existing research predominantly frames AI accountability gaps as barriers that can be overcome through better standards, transparency, and institutional reform. We argue that this framing is insufficient: certain configurations of actors, systems, and institutions render AI accountability conceptually unachievable regardless of effort. We introduce the concept of constitutive AI unaccountability to capture these configurations. Through a three-stage qualitative study comprising a concept-centric literature analysis, a secondary analysis of 27 expert interviews with AI professionals from technical, legal, and sociotechnical backgrounds, and an illustrative framework application to the open-source agentic AI system OpenClaw, we identify nine categories and 20 themes of constitutiv…