論文の概要: Who is Responsible When AI Fails? Mapping Causes, Entities, and Consequences of AI Privacy and Ethical Incidents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01029v2
- Date: Thu, 18 Sep 2025 13:53:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 14:11:06.955806
- Title: Who is Responsible When AI Fails? Mapping Causes, Entities, and Consequences of AI Privacy and Ethical Incidents
- Title（参考訳）: AIが失敗した場合の責任とは何か?AIプライバシと倫理的インシデントの原因、実体、および結果のマッピング
- Authors: Hilda Hadan, Reza Hadi Mogavi, Leah Zhang-Kennedy, Lennart E. Nacke,
- Abstract要約: 我々は、202の現実世界のAIプライバシと倫理的インシデントを分析し、分類学を開発した。
この結果から, 組織的決定の貧弱さと法的な非コンプライアンスの悪影響が明らかとなった。
本研究は,政策立案者や実践者に対して有効なガイダンスを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.53910982726317
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rapid growth of artificial intelligence (AI) technologies has raised major privacy and ethical concerns. However, existing AI incident taxonomies and guidelines lack grounding in real-world cases, limiting their effectiveness for prevention and mitigation. We analyzed 202 real-world AI privacy and ethical incidents to develop a taxonomy that classifies them across AI lifecycle stages and captures contributing factors, including causes, responsible entities, sources of disclosure, and impacts. Our findings reveal widespread harms from poor organizational decisions and legal non-compliance, limited corrective interventions, and rare reporting from AI developers and adopting entities. Our taxonomy offers a structured approach for systematic incident reporting and emphasizes the weaknesses of current AI governance frameworks. Our findings provide actionable guidance for policymakers and practitioners to strengthen user protections, develop targeted AI policies, enhance reporting practices, and foster responsible AI governance and innovation, especially in contexts such as social media and child protection.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術の急速な成長は、大きなプライバシーと倫理的懸念を引き起こしている。
しかし、既存のAIインシデント分類とガイドラインは現実世界のケースでは根拠がなく、予防と緩和の効力を制限している。
我々は、202の現実世界のAIプライバシと倫理的インシデントを分析し、それらをAIライフサイクルの段階に分類し、原因、責任あるエンティティ、開示源、影響など、貢献する要因を捉える分類法を開発した。
我々の発見は、組織的な決定の貧弱さと法的な非コンプライアンス、限定的な修正介入、そしてAI開発者や採用団体からの稀な報告による広範囲にわたる害を明らかにした。
私たちの分類学は、体系的なインシデントレポートのための構造化されたアプローチを提供し、現在のAIガバナンスフレームワークの弱点を強調します。
我々の研究は、政策立案者や実践者がユーザー保護を強化し、ターゲットとなるAIポリシーを開発し、報告のプラクティスを強化し、責任あるAIガバナンスとイノベーション、特にソーシャルメディアや児童保護といった文脈において、責任あるAIガバナンスとイノベーションを育むための実用的なガイダンスを提供する。
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