論文の概要: Mapping the Regulatory Learning Space for the EU AI Act

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05787v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 12:46:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 08:47:04.764927
• Title: Mapping the Regulatory Learning Space for the EU AI Act
• Title（参考訳）: EU AI法における規制学習空間のマッピング
• Authors: Dave Lewis, Marta Lasek-Markey, Delaram Golpayegani, Harshvardhan J. Pandit,
• Abstract要約: EUのAI法は、具体的な執行措置による世界最初の国際的AI規制である。 製品健康と安全の規制のための既存のEU機構を基盤としているが、基本的権利を保護するために拡張されている。 これらの拡張は、AIシステムの認証と執行活動に対して、その技術の技術的な状態がどのように適用されるかという点で不確実性を導入する。 これらの不確実性は、AIの急速に変化する性質と、基本的権利リスク管理における技術状態の相対的な未成熟さと相まって、包括的で迅速な規制学習に強く重点を置くために、AI法の実装を必要としている、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8987776881291145
• License:
• Abstract: The EU's AI Act represents the world first transnational AI regulation with concrete enforcement measures. It builds upon existing EU mechanisms for product health and safety regulation, but extends it to protect fundamental rights and by addressing AI as a horizontal technology that is regulated across multiple vertical application sectors. These extensions introduce uncertainties in terms of how the technical state of the art will be applied to AI system certification and enforcement actions, how horizontal technical measures will map into vertical enforcement responsibilities and the degree to which different fundamental rights can be protected across EU Member States. We argue that these uncertainties, coupled with the fast changing nature of AI and the relative immaturity of the state of the art in fundamental rights risk management require the implementation of the AI Act to place a strong emphasis on comprehensive and rapid regulatory learning. We define parameterised axes for the regulatory learning space set out in the Act and describe a layered system of different learning arenas where the population of oversight authorities, value chain participants and affected stakeholders may interact to apply and learn from technical, organisational and legal implementation measures. We conclude by exploring how existing open data policies and practices in the EU can be adapted to support regulatory learning in a transparent manner that supports the development of trust in and predictability of regulated AI. We discuss how the Act may result in a regulatory turn in the research of AI fairness, accountability and transparency towards investigations into implementations of and interactions between different fundamental rights protections and reproducible and accountable models of metrology for AI risk assessment and treatment.
• Abstract（参考訳）: EUのAI法は、具体的な執行措置による世界最初の国際的AI規制である。 プロダクトの健康と安全の規制のための既存のEUのメカニズムの上に構築されているが、基本的権利を保護するために拡張し、AIを複数の垂直アプリケーションセクターで規制されている水平技術として扱う。 これらの拡張は、AIシステムの認証と執行行動に技術的状況がどのように適用されるか、水平方向の技術措置が垂直方向の執行責任にどのようにマッピングされるか、EU加盟国全体で異なる基本的権利が保護される程度について、不確実性を導入する。 これらの不確実性は、AIの急速に変化する性質と、基本的権利リスク管理における最先端の相対的未成熟さと相まって、包括的で迅速な規制学習に強く重点を置くために、AI法の実装を必要としている、と我々は主張する。 本法で定められた規制学習空間のパラメータ化軸を定義し,監視当局,バリューチェーン参加者,影響を受けた利害関係者の集団が,技術的,組織的,法的実施措置により相互に作用し,学習することのできる,異なる学習領域の階層化システムを記述する。 我々は、EUの既存のオープンデータポリシーとプラクティスが、規制されたAIの信頼性と予測可能性の発展を支援する透過的な方法で規制学習をサポートするためにどのように適応できるかを探求することによって、結論付けた。 我々は、この法律がAIの公正性、説明責任、透明性の研究において、異なる基本的権利保護と再現可能かつ説明可能なAIリスク評価と治療のための計量学モデルの間の実装と相互作用に関する調査に対する規制的な転換をもたらす可能性について論じる。

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