論文の概要: Multiscale Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02752v1
- Date: Tue, 6 Apr 2021 19:23:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 04:25:18.417697
- Title: Multiscale Governance
- Title(参考訳): マルチスケールガバナンス
- Authors: David Pastor-Escuredo and Philip Treleaven
- Abstract要約: ヒトデミクスは、異なるシステムを結ぶ経路のために伝播する。
システムの脆弱性や堅牢性は、この複雑なシステムのネットワークがどのように管理されているかによって異なります。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Future societal systems will be characterized by heterogeneous human
behaviors and also collective action. The interaction between local systems and
global systems will be complex. Humandemics will propagate because of the
pathways that connect the different systems and several invariant behaviors and
patterns that have emerged globally. On the contrary, infodemics of
misinformation can be a risk as it has occurred in the COVID-19 pandemic. The
emerging fragility or robustness of the system will depend on how this complex
network of systems is governed. Future societal systems will not be only
multiscale in terms of the social dimension, but also in the temporality.
Necessary and proper prevention and response systems based on complexity, ethic
and multi-scale governance will be required. Real-time response systems are the
basis for resilience to be the foundation of robust societies. A top-down
approach led by Governmental organs for managing humandemics is not sufficient
and may be only effective if policies are very restrictive and their efficacy
depends not only in the measures implemented but also on the dynamics of the
policies and the population perception and compliance. This top-down approach
is even weaker if there is not national and international coordination.
Coordinating top-down agencies with bottom-up constructs will be the design
principle. Multi-scale governance integrates decision-making processes with
signaling, sensing and leadership mechanisms to drive thriving societal systems
with real-time sensitivity.
- Abstract(参考訳): 未来の社会システムは異質な人間の行動と集団行動によって特徴づけられる。
ローカルシステムとグローバルシステムの相互作用は複雑になるでしょう。
ヒューマンデミックは、異なるシステムをつなぐ経路と、グローバルに出現したいくつかの不変な行動やパターンによって伝播する。
逆に、偽情報のインフォデミックは、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックで発生したリスクである可能性がある。
システムの新たな脆弱性や堅牢性は、この複雑なシステムのネットワークがどのように管理されるかに依存するだろう。
未来の社会制度は、社会的次元だけでなく、時間的側面においても、マルチスケールである。
複雑さ、倫理、マルチスケールのガバナンスに基づく、必要かつ適切な予防と応答システムが必要です。
リアルタイム応答システムは、堅牢な社会の基礎となるレジリエンスの基礎である。
ヒトデミクスを管理するための政府機関が主導するトップダウンアプローチは十分ではなく、政策が極めて制限的であり、その効果が実施される措置だけでなく、政策のダイナミクスや人口認識やコンプライアンスにも依存している場合のみ有効である。
このトップダウンアプローチは、国家と国際的な調整がなければ、さらに弱くなります。
トップダウン機関とボトムアップコンストラクタの調整が設計原則となる。
マルチスケールガバナンスは意思決定プロセスとシグナリング、センシング、リーダーシップ機構を統合し、リアルタイムの感度で社会システムを繁栄させる。
関連論文リスト
- Causal Responsibility Attribution for Human-AI Collaboration [62.474732677086855]
本稿では,人間のAIシステムにおける責任を体系的に評価するために,構造因果モデル(SCM)を用いた因果的枠組みを提案する。
2つのケーススタディは、多様な人間とAIのコラボレーションシナリオにおけるフレームワークの適応性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T17:17:45Z) - Expansion of situations theory for exploring shared awareness in human-intelligent autonomous systems [0.0]
知的自律システムの共有状況の欠如は、複雑なタスク環境におけるチームの有効性に悪影響を及ぼす。
共有状況認識の補完的アプローチである「状況理論」は、システム間の関係を理解するのに有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T14:21:01Z) - Fair Enough? A map of the current limitations of the requirements to have fair algorithms [43.609606707879365]
我々は、社会が自動意思決定システムから要求しているものと、この要求が現実のシナリオで実際に意味しているものとの間には、因果関係があることを論じる。
自動意思決定システムにおける公正性の増大に具体的な意味を与えるため、社会として対応しなければならない重要なオープンポイントの集合を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T08:44:38Z) - Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。
このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。
現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T17:59:06Z) - Harms from Increasingly Agentic Algorithmic Systems [21.613581713046464]
公正性、説明責任、透明性、倫理(FATE)の研究は、多くのアルゴリズム的害の源泉と形態を確立している。
継続的な被害にもかかわらず、同じ害の永続性を脅かす新しいシステムが開発され、展開されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T21:42:41Z) - Systems Challenges for Trustworthy Embodied Systems [0.0]
エンボディシステムと呼ばれる、ますます自律的かつ自律的な新世代のシステムの開発が進んでいる。
実施されたシステムの振る舞いを有益な方法で調整し、人間中心の社会的価値との整合性を確保し、安全で信頼性の高い人間と機械の相互作用を設計することが不可欠である。
我々は、急進的なシステム工学が組み込みシステムからエンボディドシステムへの気候に到達し、状況を認識し、意図的に駆動され、爆発的に進化し、ほとんど予測不可能で、ますます自律的なエンボディドシステムのダイナミックフェデレーションの信頼性を保証していると論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T15:52:17Z) - Beyond Robustness: A Taxonomy of Approaches towards Resilient
Multi-Robot Systems [41.71459547415086]
我々はエージェントとマルチロボットシステムのネットワークにおけるレジリエンスの達成方法を分析する。
我々はレジリエンスがエンジニアリング設計の中心となる必要があると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-25T11:25:02Z) - On the Philosophical, Cognitive and Mathematical Foundations of
Symbiotic Autonomous Systems (SAS) [87.3520234553785]
共生自律システム(SAS)は、自律的な集団知能を示す高度なインテリジェントおよび認知システムです。
この研究は、知性、認知、コンピュータ、システム科学の最新の進歩に根ざしたSASの理論的枠組みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T05:44:25Z) - A game-theoretic analysis of networked system control for common-pool
resource management using multi-agent reinforcement learning [54.55119659523629]
マルチエージェント強化学習は近年,ネットワーク型システム制御へのアプローチとして大きな可能性を秘めている。
共通プールの資源は耕作可能な土地、淡水、湿地、野生生物、魚類資源、森林、大気である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T14:12:26Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T08:45:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。