論文の概要: Governance of Generative Artificial Intelligence for Companies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08802v3
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:39:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:10.779315
• Title: Governance of Generative Artificial Intelligence for Companies
• Title（参考訳）: 企業における生成人工知能のガバナンス
• Authors: Johannes Schneider, Pauline Kuss, Rene Abraham, Christian Meske,
• Abstract要約: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)は、適切なガバナンスのない組織に素早く参入した。 GenAIの変革的な性質と規制措置に関する広範な議論にもかかわらず、限定的な研究は組織的なガバナンスに対処している。 本稿は、GenAIの基本的特徴をよりよく理解することを目的として、最近の研究を調査することで、このギャップを埋めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2818275315985972
• License:
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI), specifically large language models like ChatGPT, has swiftly entered organizations without adequate governance, posing both opportunities and risks. Despite extensive debates on GenAI's transformative nature and regulatory measures, limited research addresses organizational governance, encompassing technical and business perspectives. Although numerous frameworks for governance of AI exist, it is not clear to what extent they apply to GenAI. Our review paper fills this gap by surveying recent works with the purpose of better understanding fundamental characteristics of GenAI and adjusting prior frameworks specifically towards GenAI governance within companies. To do so, it extends Nickerson's framework development processes to include prior conceptualizations. Our framework outlines the scope, objectives, and governance mechanisms tailored to harness business opportunities as well as mitigate risks associated with GenAI integration. Our research contributes a focused approach to GenAI governance, offering practical insights for companies navigating the challenges of GenAI adoption and highlighting research gaps.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)、特にChatGPTのような大きな言語モデルは、適切なガバナンスなしで組織に素早く入り、機会とリスクの両方を装っている。 GenAIの変革的な性質と規制措置に関する広範な議論にもかかわらず、限定的な研究は、技術的・ビジネス的な視点を包含する組織的ガバナンスに対処している。 AIのガバナンスのためのフレームワークは数多く存在するが、GenAIにどの程度適用されているかは明らかになっていない。 本稿では、GenAIの基本的特徴をよりよく理解し、企業内におけるGenAIガバナンスに特化して以前のフレームワークを調整することを目的として、最近の研究を調査することで、このギャップを埋める。 これを実現するために、Nickerson氏のフレームワーク開発プロセスを拡張し、事前の概念化を含む。 当社のフレームワークは、GenAI統合に関連するリスクを軽減するとともに、ビジネス機会を活用するためのスコープ、目的、ガバナンスメカニズムを概説しています。 我々の研究は、GenAIガバナンスへの焦点を絞ったアプローチに貢献し、GenAI導入の課題をナビゲートし、研究ギャップを強調する企業に対して実践的な洞察を提供する。

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