Before AI Assurance: Fiscal Geometry, Evidence Routing, and Sustainability Disclosure Credibility

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a conceptual framework for studying the intersection of AI, evidence, and sustainability disclosure credibility, valuable for scholars working on assurance and AI governance.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use the evidence-routing concept to structure their disclosure processes and prepare for AI-based assurance.

🏛政策担当者:Policymakers shaping assurance standards may consider the need for evidentiary classification and institutional grounding before relying on AI for verification.

本ワーキングペーパーは、AI対応保証環境におけるサステナビリティ開示の信頼性を評価するためのエビデンス経路設定フレームワークとして、Fiscal Geometryを開発する。本論文は、サステナビリティ主張の信頼性は自動検証のみでは確保できないと論じる。AIシステムがサステナビリティ情報を評価、要約、または保証する前に、主張はまず構造化された証拠プロセスを通じて経路設定されなければならず、そのプロセスは、何が許容可能な裏付けとみなされるか、証拠がどのように分類されるか、制度的文脈が信頼性にどのように影響するか、そして開示リスクがどこで発生するかを決定する。本論文は、エビデンス経路設定を事前保証の規律として導入する。開示主張が主張から証拠分類へ、そして信頼性評価へとどのように移行するかを示すことで、サステナビリティ開示、AIガバナンス、制度的信頼性、および保証ロジックを結びつける。サステナビリティ保証を最終段階の検証作業として扱うのではなく、本論文は保証を、事前の分類、文書による裏付け、および制度的伝達に依存するプロセスとして再構成する。その貢献は概念的かつ方法論的である。特に、AIが開示主張の背後にある証拠経路を理解せずにサステナビリティ情報を処理する可能性があるシステムにおいて、信頼性の失敗が保証の失敗に変わる前に特定するためのフレームワークを提供する。本論文は、Fiscal Geometry、AIガバナンス、エビデンス経路設定、および制度的説明責任に関するより広範な研究プログラムの一部として意図されている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This working paper develops Fiscal Geometry as an evidence-routing framework for assessing sustainability disclosure credibility in AI-enabled assurance environments. The paper argues that the credibility of sustainability claims cannot be secured by automated verification alone. Before AI systems can evaluate, summarize, or assure sustainability information, claims must first be routed through a structured evidentiary process that determines what counts as admissible support, how evidence is classified, how institutional context affects credibility, and where disclosure risks arise. The paper introduces evidence routing as a pre-assurance discipline. It connects sustainability disclosure, AI governance, institutional credibility, and assurance logic by showing how disclosure claims move from assertion to evidentiary classification and then to credibility assessment. Rather than treating sustainability assurance as a final-stage verification exercise, the paper reframes assurance as a process that depends on prior classification, documentary grounding, and institutional transmission. The contribution is conceptual and methodological. It provides a framework for identifying credibility failures before they become assurance failures, especially in systems where AI may process sustainability information without understanding the evidentiary route behind a disclosure claim. The paper is intended as part of a broader research programme on Fiscal Geometry, AI governance, evidence routing, and institutional accountability.

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.20734726first seen 2026-07-15 05:13:27 · last seen 2026-07-15 05:13:28