論文の概要: Generative AI Needs Adaptive Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04554v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 23:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 17:47:54.335847
• Title: Generative AI Needs Adaptive Governance
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIは適応的なガバナンスを必要とする
• Authors: Anka Reuel, Trond Arne Undheim,
• Abstract要約: ジェネレーティブAIは、ガバナンス、信頼、ヒューマンエージェンシーの概念に挑戦する。 本稿では,ジェネレーティブAIが適応的ガバナンスを求めていることを論じる。 我々は、アクター、ロール、および共有およびアクター固有のポリシー活動の概要を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Because of the speed of its development, broad scope of application, and its ability to augment human performance, generative AI challenges the very notions of governance, trust, and human agency. The technology's capacity to mimic human knowledge work, feedback loops including significant uptick in users, research, investor, policy, and media attention, data and compute resources, all lead to rapidly increasing capabilities. For those reasons, adaptive governance, where AI governance and AI co-evolve, is essential for governing generative AI. In sharp contrast to traditional governance's regulatory regimes that are based on a mix of rigid one-and-done provisions for disclosure, registration and risk management, which in the case of AI carry the potential for regulatory misalignment, this paper argues that generative AI calls for adaptive governance. We define adaptive governance in the context of AI and outline an adaptive AI governance framework. We outline actors, roles, as well as both shared and actors-specific policy activities. We further provide examples of how the framework could be operationalized in practice. We then explain that the adaptive AI governance stance is not without its risks and limitations, such as insufficient oversight, insufficient depth, regulatory uncertainty, and regulatory capture, and provide potential approaches to fix these shortcomings.
• Abstract（参考訳）: 開発速度、幅広い適用範囲、人間のパフォーマンスを向上する能力のため、ジェネレーティブAIはガバナンス、信頼、ヒューマンエージェンシーという概念に挑戦する。 人間の知識労働を模倣する技術、ユーザー、研究、投資家、政策、メディアの注意、データと計算資源の大幅な増加を含むフィードバックループは、いずれも急速に増加する能力に繋がる。 これらの理由から、AIガバナンスとAIが共進化するアダプティブガバナンスは、生成AIを管理する上で不可欠である。 従来のガバナンスの規制体制とは対照的に、情報開示、登録、リスク管理の厳格な規定が混在している。 適応的なガバナンスをAIの文脈で定義し、適応的なAIガバナンスフレームワークの概要を述べる。 我々は、アクター、ロール、および共有およびアクター固有のポリシー活動の概要を概説する。 さらに、このフレームワークを実際に運用する方法の例を示します。 次に、適応的なAIガバナンスのスタンスは、監視の不十分、深さの不十分、規制の不確実性、規制のキャプチャといったリスクや制限を欠いているわけではなく、これらの欠点を修正するための潜在的なアプローチを提供する、と説明する。

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