論文の概要: Strategic AI Governance: Insights from Leading Nations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01819v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 06:00:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 14:54:47.268279
- Title: Strategic AI Governance: Insights from Leading Nations
- Title（参考訳）: 戦略的AIガバナンス - 先進国からの洞察
- Authors: Dian W. Tjondronegoro,
- Abstract要約: 人工知能(AI)は、さまざまな分野に革命をもたらす可能性があるが、その採用は、データプライバシ、セキュリティ、AI能力の理解に関する懸念によって妨げられることが多い。
本稿では、先進国のAI戦略をレビューすることで、AIガバナンスのアプローチ、戦略的テーマ、AI導入に向けたイネーブラーと課題を合成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) has the potential to revolutionize various sectors, yet its adoption is often hindered by concerns about data privacy, security, and the understanding of AI capabilities. This paper synthesizes AI governance approaches, strategic themes, and enablers and challenges for AI adoption by reviewing national AI strategies from leading nations. The key contribution is the development of an EPIC (Education, Partnership, Infrastructure, Community) framework, which maps AI implementation requirements to fully realize social impacts and public good from successful and sustained AI deployment. Through a multi-perspective content analysis of the latest AI strategy documents, this paper provides a structured comparison of AI governance strategies across nations. The findings offer valuable insights for governments, academics, industries, and communities to enable responsible and trustworthy AI deployments. Future work should focus on incorporating specific requirements for developing countries and applying the strategies to specific AI applications, industries, and the public sector.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、さまざまな分野に革命をもたらす可能性があるが、その採用は、データプライバシ、セキュリティ、AI能力の理解に関する懸念によって妨げられることが多い。
本稿では、先進国のAI戦略をレビューすることで、AIガバナンスのアプローチ、戦略的テーマ、AI導入に向けたイネーブラーと課題を合成する。
主要なコントリビューションはEPIC(Education, Partnership, Infrastructure, Community)フレームワークの開発である。これはAIの実装要件をマッピングして、社会的な影響を完全に実現し、成功し持続的なAIデプロイメントから公共の利益を享受するものだ。
本稿では、最新のAI戦略文書の多視点コンテンツ分析を通じて、各国におけるAIガバナンス戦略の構造化比較を行う。
この発見は、政府、学術、産業、そしてコミュニティにとって、責任ある信頼できるAIデプロイメントを可能にする貴重な洞察を提供する。
今後は、開発途上国の具体的な要件を取り入れ、特定のAIアプリケーション、産業、公共セクターに戦略を適用することに注力する必要がある。
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