用于公共部门AI问责制的神经符号框架

自动化资格判定系统日益决定着基本公共福利的获取，但其生成的解释往往未能反映授权这些决策的法律规则。本论文开发了一个基于法律的可解释性框架，将系统生成的决策理由与加州补充营养援助计划（CalFresh）的法定约束联系起来。该框架结合了从州政策与程序手册（MPP）中提取的资格要求结构化本体、一个将法定逻辑表达为可验证形式表示的规则提取流水线，以及一个基于求解器的推理层，用于评估解释是否与管理性法律一致。案例评估证明了该框架检测法律不一致解释、突出被违反的资格规则以及通过使自动化判定依据可追溯和可争议来支持程序问责的能力。