論文の概要: Artificial intelligence in government: Concepts, standards, and a unified framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17218v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 18:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:12:42.084905
• Title: Artificial intelligence in government: Concepts, standards, and a unified framework
• Title（参考訳）: 政府における人工知能:概念、標準、統一された枠組み
• Authors: Vincent J. Straub, Deborah Morgan, Jonathan Bright and Helen Margetts
• Abstract要約: 人工知能(AI)の最近の進歩は、政府の変革を約束している。 新しいAIシステムは、社会の規範的な期待に沿うように振る舞うことが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in artificial intelligence (AI), especially in generative language modelling, hold the promise of transforming government. Given the advanced capabilities of new AI systems, it is critical that these are embedded using standard operational procedures, clear epistemic criteria, and behave in alignment with the normative expectations of society. Scholars in multiple domains have subsequently begun to conceptualize the different forms that AI applications may take, highlighting both their potential benefits and pitfalls. However, the literature remains fragmented, with researchers in social science disciplines like public administration and political science, and the fast-moving fields of AI, ML, and robotics, all developing concepts in relative isolation. Although there are calls to formalize the emerging study of AI in government, a balanced account that captures the full depth of theoretical perspectives needed to understand the consequences of embedding AI into a public sector context is lacking. Here, we unify efforts across social and technical disciplines by first conducting an integrative literature review to identify and cluster 69 key terms that frequently co-occur in the multidisciplinary study of AI. We then build on the results of this bibliometric analysis to propose three new multifaceted concepts for understanding and analysing AI-based systems for government (AI-GOV) in a more unified way: (1) operational fitness, (2) epistemic alignment, and (3) normative divergence. Finally, we put these concepts to work by using them as dimensions in a conceptual typology of AI-GOV and connecting each with emerging AI technical measurement standards to encourage operationalization, foster cross-disciplinary dialogue, and stimulate debate among those aiming to rethink government with AI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩、特に生成言語モデリングは、政府の変革を約束している。 新しいAIシステムの高度な能力を考えると、これらは標準的な手術手順、明確なてんかん基準を用いて組み込まれ、社会の規範的な期待に沿うように振る舞うことが重要である。 複数のドメインの学者はその後、AIアプリケーションが持つさまざまなフォームを概念化し始め、潜在的なメリットと落とし穴の両方を強調した。 しかし、この文献は依然として断片化されており、公共行政や政治科学といった社会科学の分野の研究者、そしてAI、ML、ロボット工学の速い動きの分野は、いずれも相対的な分離の概念を発展させている。 政府におけるAIの新たな研究の形式化を求める声もあるが、公的なセクターにAIを組み込む結果を理解するために必要な理論的な視点の完全な深さを捉えたバランスの取れた説明には欠けている。 ここでは、まず、統合的文献レビューを行い、AIの多分野研究でよく見られる69のキーワードを特定し、クラスタ化することによって、社会的および技術的な分野にわたる取り組みを統合する。 次に,本書誌分析の結果をもとに,(1)運用適応性,(2)認識的アライメント,(3)規範的発散という,官庁向けaiシステム(ai-gov)の理解と分析のための3つの新しい多面的概念を提案する。 最後に、これらの概念をAI-GOVの概念的な類型論の次元として使用し、それぞれを新たなAI技術測定標準と結びつけて、運用の促進、学際的な対話の促進、AIによる政府再考を目指す人々の間での議論の激化を図った。

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