論文の概要: APPRAISE: a governance framework for innovation with AI systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14876v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 16:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 20:29:28.740930
• Title: APPRAISE: a governance framework for innovation with AI systems
• Title（参考訳）: APPRAISE:AIシステムによるイノベーションのためのガバナンスフレームワーク
• Authors: Diptish Dey and Debarati Bhaumik
• Abstract要約: EU人工知能法(英語: EU Artificial Intelligence Act、AIA)は、AIシステムの有害な影響を封じ込めようとする最初の重大な立法の試みである。 本稿では,AIイノベーションのためのガバナンスフレームワークを提案する。 このフレームワークは戦略変数と責任ある価値創造のギャップを埋める。
• 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: As artificial intelligence (AI) systems increasingly impact society, the EU Artificial Intelligence Act (AIA) is the first serious legislative attempt to contain the harmful effects of AI systems. This paper proposes a governance framework for AI innovation. The framework bridges the gap between strategic variables and responsible value creation, recommending audit as an enforcement mechanism. Strategic variables include, among others, organization size, exploration versus exploitation -, and build versus buy dilemmas. The proposed framework is based on primary and secondary research; the latter describes four pressures that organizations innovating with AI experience. Primary research includes an experimental setup, using which 34 organizations in the Netherlands are surveyed, followed up by 2 validation interviews. The survey measures the extent to which organizations coordinate technical elements of AI systems to ultimately comply with the AIA. The validation interviews generated additional in-depth insights and provided root causes. The moderating effect of the strategic variables is tested and found to be statistically significant for variables such as organization size. Relevant insights from primary and secondary research are eventually combined to propose the APPRAISE framework.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムが社会にますます影響を及ぼす中、EU人工知能法(AIA)は、AIシステムの有害な影響を封じ込めようとする最初の深刻な立法の試みである。 本稿では,AIイノベーションのためのガバナンスフレームワークを提案する。 このフレームワークは戦略変数と責任ある価値創造のギャップを埋め、監査を執行メカニズムとして推奨する。 戦略変数には、組織のサイズ、探究と搾取 - 、ビルドとジレンマの購入 - などが含まれる。 提案されたフレームワークは、プライマリとセカンダリリサーチに基づいており、後者は、組織がAI経験を革新する4つのプレッシャーを記述している。 主要な研究には実験的なセットアップが含まれており、そこではオランダの34の組織が調査され、続いて2つの検証面接が行われる。 この調査は、組織がAIシステムの技術的要素を最終的にAIAに適合させる程度を測定する。 バリデーションのインタビューは、さらなる深い洞察と根本原因を生み出した。 戦略変数のモデレーション効果を検証し、組織サイズなどの変数に対して統計的に有意であることを示した。 プライマリ・セカンダリリサーチからの関連知見をまとめてAPPRAISEフレームワークを提案する。

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