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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05787v2
• Date: Wed, 28 May 2025 09:27:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 15:04:27.376836
• 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 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。 それは、製品の健康と安全性を規制する既存のEU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それらを拡張している。 これはAI法の施行における複数の不確実性につなが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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The EU AI Act represents the world's first transnational AI regulation with concrete enforcement measures. It builds on existing EU mechanisms for regulating health and safety of products but extends them to protect fundamental rights and to address AI as a horizontal technology across multiple application sectors. We argue that this will lead to multiple uncertainties in the enforcement of the AI Act, which coupled with the fast-changing nature of AI technology, will require a strong emphasis on comprehensive and rapid regulatory learning for the Act. We define a parametrised regulatory learning space based on the provisions of 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 rapid and effective regulatory learning.
• Abstract（参考訳）: EU 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。 それは、製品の健康と安全性を規制する既存のEUメカニズムの上に構築されているが、基本的権利を保護し、AIを複数のアプリケーションセクターにまたがる水平技術として扱うように拡張している。 これは、AI技術の急速な変化と相まって、この法律の包括的かつ迅速な規制学習に強く重点を置くことを必要とする、AI法の施行における複数の不確実性をもたらすだろう、と私たちは主張する。 我々は、法の規定に基づき、パラメトリックな規制学習空間を定義し、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、法的実施措置の適用と学習のために相互作用する、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、迅速かつ効果的な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検討することで、結論づける。

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