論文の概要: Bridging the Global Divide in AI Regulation: A Proposal for a Contextual, Coherent, and Commensurable Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11196v5
- Date: Mon, 15 Jul 2024 23:43:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 00:20:24.645811
- Title: Bridging the Global Divide in AI Regulation: A Proposal for a Contextual, Coherent, and Commensurable Framework
- Title（参考訳）: AI規制におけるグローバルディバイドのブリッジ: コンテキスト、コヒーレント、快適なフレームワークの提案
- Authors: Sangchul Park,
- Abstract要約: 本稿では、人工知能(AI)を制御するための文脈的・一貫性的・包括的枠組み(3C)を提案する。
コンテキスト性を確保するため、このフレームワークはAIライフサイクルを、基礎や汎用モデルを定義するのではなく、特定のタスクの学習とデプロイという2つのフェーズに分岐させる。
コンメンサビリティを確保するため、この枠組みはリスクの測定と緩和のための国際標準の採用を促進する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9622882291833615
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As debates on potential societal harm from artificial intelligence (AI) culminate in legislation and international norms, a global divide is emerging in both AI regulatory frameworks and international governance structures. In terms of local regulatory frameworks, the European Union (E.U.), Canada, and Brazil follow a horizontal or lateral approach that postulates the homogeneity of AI, seeks to identify common causes of harm, and demands uniform human interventions. In contrast, the United States (U.S.), the United Kingdom (U.K.), Israel, and Switzerland (and potentially China) have pursued a context-specific or modular approach, tailoring regulations to the specific use cases of AI systems. This paper argues for a context-specific approach to effectively address evolving risks in diverse mission-critical domains, while avoiding social costs associated with one-size-fits-all approaches. However, to enhance the systematicity and interoperability of international norms and accelerate global harmonization, this paper proposes an alternative contextual, coherent, and commensurable (3C) framework. To ensure contextuality, the framework (i) bifurcates the AI life cycle into two phases: learning and deployment for specific tasks, instead of defining foundation or general-purpose models; and (ii) categorizes these tasks based on their application and interaction with humans as follows: autonomous, discriminative (allocative, punitive, and cognitive), and generative AI. To ensure coherency, each category is assigned specific regulatory objectives replacing 2010s vintage AI ethics. To ensure commensurability, the framework promotes the adoption of international standards for measuring and mitigating risks.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)による潜在的な社会的害に関する議論が法律や国際的規範で頂点に達しているため、AI規制の枠組みと国際統治構造の両方にグローバルな格差が生まれている。
地域規制の枠組みに関して、欧州連合(EU)、カナダ、ブラジルは、AIの均質性を仮定する水平的または横的アプローチに従い、共通の害原因を特定し、統一的な人間の介入を要求する。
対照的に、米国、イギリス、イスラエル、スイス(そしておそらく中国)は、AIシステムの特定のユースケースに対する規制を調整して、文脈固有の、またはモジュラーなアプローチを追求している。
本稿では, 多様なミッションクリティカルドメインの進化するリスクを効果的に解決する上で, ワンサイズ・オールアプローチによる社会的コストを回避するために, 文脈特異的アプローチを提案する。
しかし,国際標準の体系性と相互運用性を高め,国際調和を加速するために,コンテクスト,コヒーレント,コンメンシュアブル(3C)フレームワークを提案する。
コンテキスト性を確保するために、フレームワーク
i)AIライフサイクルを,基礎モデルや汎用モデルを定義するのではなく,特定のタスクの学習と展開という2つのフェーズに分岐させる。
(i)これらのタスクは、その応用と人間との相互作用に基づいて、自律的、差別的(allocative, punitive, Cognitive)、生成的AI(generative AI)に分類される。
一貫性を確保するため、各カテゴリは2010年代のヴィンテージAI倫理を代替する特定の規制目的を割り当てられる。
コンメンサビリティを確保するため、この枠組みはリスクの測定と緩和のための国際標準の採用を促進する。
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