論文の概要: Navigating Governance Paradigms: A Cross-Regional Comparative Study of Generative AI Governance Processes & Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16771v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 08:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-08 15:56:29.377272
• Title: Navigating Governance Paradigms: A Cross-Regional Comparative Study of Generative AI Governance Processes & Principles
• Title（参考訳）: ガバナンスパラダイムをナビゲートする - ジェネレーティブAIガバナンスプロセスと原則の相互比較研究
• Authors: Jose Luna, Ivan Tan, Xiaofei Xie, Lingxiao Jiang,
• Abstract要約: 本稿では, リスク, ルール, 結果, 原則, あるいは世界中のさまざまな地域をまたがる混合に基づく, 初期段階および多様なガバナンスアプローチのニュアンスを明らかにすることを目的とする。 本研究は、欧州連合(EU)、米国(米国)、中国(CN)、カナダ(CA)、英国(UK)、シンガポール(SG)の6つの領域の統治アプローチに基づく、調和したGenAIフレームワーク「H-GenAIGF」を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.25514463100802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Generative Artificial Intelligence (GenAI) technologies evolve at an unprecedented rate, global governance approaches struggle to keep pace with the technology, highlighting a critical issue in the governance adaptation of significant challenges. Depicting the nuances of nascent and diverse governance approaches based on risks, rules, outcomes, principles, or a mix across different regions around the globe is fundamental to discern discrepancies and convergences and to shed light on specific limitations that need to be addressed, thereby facilitating the safe and trustworthy adoption of GenAI. In response to the need and the evolving nature of GenAI, this paper seeks to provide a collective view of different governance approaches around the world. Our research introduces a Harmonized GenAI Framework, "H-GenAIGF," based on the current governance approaches of six regions: European Union (EU), United States (US), China (CN), Canada (CA), United Kingdom (UK), and Singapore (SG). We have identified four constituents, fifteen processes, twenty-five sub-processes, and nine principles that aid the governance of GenAI, thus providing a comprehensive perspective on the current state of GenAI governance. In addition, we present a comparative analysis to facilitate the identification of common ground and distinctions based on the coverage of the processes by each region. The results show that risk-based approaches allow for better coverage of the processes, followed by mixed approaches. Other approaches lag behind, covering less than 50% of the processes. Most prominently, the analysis demonstrates that among the regions, only one process aligns across all approaches, highlighting the lack of consistent and executable provisions. Moreover, our case study on ChatGPT reveals process coverage deficiency, showing that harmonization of approaches is necessary to find alignment for GenAI governance.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)技術が前例のない速度で進化するにつれて、グローバルガバナンスのアプローチは技術に追随するのに苦労し、重要な課題のガバナンス適応における重要な課題を浮き彫りにしている。 リスク、ルール、成果、原則、あるいは世界中のさまざまな領域にまたがる混合に基づいて、新しくて多様なガバナンスアプローチのニュアンスを描写することは、相違点と収束を識別し、対処すべき特定の制限に光を当てることで、GenAIの安全で信頼できる採用を促進するのに不可欠である。 本稿では、GenAIの必要性と進化する性質に応じて、世界中の異なるガバナンスアプローチの全体像を提供することを目的とする。 本研究は、欧州連合(EU)、米国(米国)、中国(CN)、カナダ(CA)、英国(UK)、シンガポール(SG)の6つの地域の統治アプローチに基づく、調和したGenAIフレームワーク「H-GenAIGF」を紹介する。 我々は,GenAIのガバナンスを支援する4つの構成要素,15のプロセス,25のサブプロセス,9つの原則を特定した。 さらに,各地域別プロセスのカバレッジに基づいて,共通基盤と区別の識別を容易にするための比較分析を行った。 その結果,リスクベースのアプローチによってプロセスのカバレッジが向上し,その後に混在するアプローチが得られた。 他のアプローチは遅れており、プロセスの50%未満をカバーしています。 最も注目すべきは、この分析が示すのは、すべてのアプローチに一貫した1つのプロセスのみであり、一貫性と実行可能な規定が欠如していることである。 さらに、ChatGPTのケーススタディでは、プロセスカバレッジ不足が明らかとなり、GenAIガバナンスの整合性を見出すためには、アプローチの調和が不可欠であることが示されている。

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