論文の概要: Between Innovation and Oversight: A Cross-Regional Study of AI Risk Management Frameworks in the EU, U.S., UK, and China
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05773v1
- Date: Tue, 25 Feb 2025 18:52:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-16 09:17:30.212408
- Title: Between Innovation and Oversight: A Cross-Regional Study of AI Risk Management Frameworks in the EU, U.S., UK, and China
- Title（参考訳）: イノベーションと監視の間 - EU、米国、英国、中国におけるAIリスク管理フレームワークの横断的研究
- Authors: Amir Al-Maamari,
- Abstract要約: 本稿では、欧州連合、米国、英国(イギリス)、中国におけるAIリスク管理戦略の比較分析を行う。
この結果は、EUが透明性と適合性の評価を優先する構造化されたリスクベースの枠組みを実装していることを示している。
米国は、イノベーションを促進するが、断片化された執行につながる可能性のある、分権化されたセクター固有の規制を使用している。
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- Abstract: As artificial intelligence (AI) technologies increasingly enter important sectors like healthcare, transportation, and finance, the development of effective governance frameworks is crucial for dealing with ethical, security, and societal risks. This paper conducts a comparative analysis of AI risk management strategies across the European Union (EU), United States (U.S.), United Kingdom (UK), and China. A multi-method qualitative approach, including comparative policy analysis, thematic analysis, and case studies, investigates how these regions classify AI risks, implement compliance measures, structure oversight, prioritize transparency, and respond to emerging innovations. Examples from high-risk contexts like healthcare diagnostics, autonomous vehicles, fintech, and facial recognition demonstrate the advantages and limitations of different regulatory models. The findings show that the EU implements a structured, risk-based framework that prioritizes transparency and conformity assessments, while the U.S. uses decentralized, sector-specific regulations that promote innovation but may lead to fragmented enforcement. The flexible, sector-specific strategy of the UK facilitates agile responses but may lead to inconsistent coverage across domains. China's centralized directives allow rapid large-scale implementation while constraining public transparency and external oversight. These insights show the necessity for AI regulation that is globally informed yet context-sensitive, aiming to balance effective risk management with technological progress. The paper concludes with policy recommendations and suggestions for future research aimed at enhancing effective, adaptive, and inclusive AI governance globally.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術が医療、交通、金融といった重要な分野に入るにつれて、効果的なガバナンスフレームワークの開発は倫理的、セキュリティ、社会的なリスクに対処するために不可欠である。
本稿では、欧州連合(EU)、米国(米国)、英国(イギリス)、中国におけるAIリスク管理戦略の比較分析を行う。
比較ポリシー分析、テーマ分析、ケーススタディを含むマルチメソッドの定性的なアプローチでは、これらのリージョンがAIリスクの分類方法、コンプライアンス対策の実装、構造監視、透明性の優先、新興イノベーションへの対応について調査する。
医療診断、自動運転車、フィンテック、顔認識といったリスクの高いコンテキストからの例は、異なる規制モデルの利点と限界を示しています。
この調査結果は、EUが透明性と適合性の評価を優先する構造化されたリスクベースの枠組みを実装していることを示している。
イギリスにおけるフレキシブルでセクター固有の戦略は、アジャイルの反応を促進するが、ドメイン間の一貫性のないカバレッジにつながる可能性がある。
中国の中央集権的な指令は、公衆の透明性と外部の監視を制限しながら、急速に大規模な実施を可能にしている。
これらの洞察は、効果的なリスク管理と技術進歩のバランスをとることを目的として、グローバルに通知されるが文脈に敏感なAI規制の必要性を示している。
この論文は、AIガバナンスをグローバルに、効果的、適応的、包括的に強化することを目的とした将来の研究のための政策勧告と提案で締めくくっている。
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