論文の概要: AI Governance for Businesses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10672v2
• Date: Sun, 26 Jun 2022 20:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 05:59:17.587577
• Title: AI Governance for Businesses
• Title（参考訳）: ビジネスのためのAIガバナンス
• Authors: Johannes Schneider and Rene Abraham and Christian Meske and Jan vom Brocke
• Abstract要約: データを有効に活用し、AI関連のコストとリスクを最小限にすることで、AIを活用することを目指している。 この作業では、AIプロダクトをシステムとみなし、機械学習(ML)モデルによって(トレーニング)データを活用する重要な機能が提供される。 我々のフレームワークは、AIガバナンスを4次元に沿ってデータガバナンス、(ML)モデル、(AI)システムに分解します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.072259480917207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) governance regulates the exercise of authority and control over the management of AI. It aims at leveraging AI through effective use of data and minimization of AI-related cost and risk. While topics such as AI governance and AI ethics are thoroughly discussed on a theoretical, philosophical, societal and regulatory level, there is limited work on AI governance targeted to companies and corporations. This work views AI products as systems, where key functionality is delivered by machine learning (ML) models leveraging (training) data. We derive a conceptual framework by synthesizing literature on AI and related fields such as ML. Our framework decomposes AI governance into governance of data, (ML) models and (AI) systems along four dimensions. It relates to existing IT and data governance frameworks and practices. It can be adopted by practitioners and academics alike. For practitioners the synthesis of mainly research papers, but also practitioner publications and publications of regulatory bodies provides a valuable starting point to implement AI governance, while for academics the paper highlights a number of areas of AI governance that deserve more attention.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ガバナンスは、AIの管理に関する権限と統制の行使を規制する。 データを有効に活用し、AI関連のコストとリスクを最小限にすることでAIを活用することを目指している。 AIガバナンスやAI倫理といったトピックは、理論的、哲学的、社会的、規制的なレベルで徹底的に議論されているが、企業や企業を対象としたAIガバナンスについては限定的な研究がある。 この作業では、AIプロダクトをシステムとみなし、機械学習(ML)モデルによって(トレーニング)データを活用する重要な機能が提供される。 我々は、AIやMLなどの関連分野に関する文献を合成することで、概念的な枠組みを導出する。 我々のフレームワークは、AIガバナンスを4次元に沿ってデータガバナンス、(ML)モデル、(AI)システムに分解します。 既存のITおよびデータガバナンスのフレームワークやプラクティスに関連しています。 実践家や学者にも適用できる。 実践者にとって、主に研究論文を合成するだけでなく、規制機関の出版物や出版物もaiガバナンスを実装する上で重要な出発点となる。

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