論文の概要: AI Regulation and Capitalist Growth: Balancing Innovation, Ethics, and Global Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02000v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 10:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:58:15.827369
• Title: AI Regulation and Capitalist Growth: Balancing Innovation, Ethics, and Global Governance
• Title（参考訳）: AI規制と資本主義の成長 - イノベーション、倫理、グローバルガバナンスのバランスをとる
• Authors: Vikram Kulothungan, Priya Ranjani Mohan, Deepti Gupta,
• Abstract要約: ルールと監視は、信頼の構築と公衆の保護によって長期的な成長を促進するのか、それともイノベーションと自由な企業を制限するのか? 本稿では、AI規制と資本主義的理想のバランスについて検討し、AI駆動アプリケーションにおけるAIデータプライバシに対する異なるアプローチがイノベーションにどのように影響するかに焦点を当てる。 我々の分析は、過去の前例、現在のアメリカの規制の状況、経済予測、法的課題、そして最近のAI政策のケーススタディを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is increasingly central to economic growth, promising new efficiencies and markets. This economic significance has sparked debate over AI regulation: do rules and oversight bolster long term growth by building trust and safeguarding the public, or do they constrain innovation and free enterprise? This paper examines the balance between AI regulation and capitalist ideals, focusing on how different approaches to AI data privacy can impact innovation in AI-driven applications. The central question is whether AI regulation enhances or inhibits growth in a capitalist economy. Our analysis synthesizes historical precedents, the current U.S. regulatory landscape, economic projections, legal challenges, and case studies of recent AI policies. We discuss that carefully calibrated AI data privacy regulations-balancing innovation incentives with the public interest can foster sustainable growth by building trust and ensuring responsible data use, while excessive regulation may risk stifling innovation and entrenching incumbents.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)はますます経済成長の中心となり、新たな効率性や市場を約束している。 この経済的な重要性は、AI規制に関する議論を巻き起こした: 信頼の構築と大衆の保護によって、ルールと監督が長期的な成長を促進するのか、それとも彼らはイノベーションと自由な企業を制限するのか? 本稿では、AI規制と資本主義的理想のバランスについて検討し、AI駆動アプリケーションにおけるAIデータプライバシに対する異なるアプローチがイノベーションにどのように影響するかに焦点を当てる。 中心的な問題は、AI規制が資本主義経済の成長を促進または抑制するかどうかである。 我々の分析は、過去の前例、現在のアメリカの規制の状況、経済予測、法的課題、そして最近のAI政策のケーススタディを合成する。 我々は、AIデータプライバシ規制を慎重に調整したイノベーションインセンティブを公益とバランスさせることで、信頼の構築と責任あるデータ使用の確保によって持続的な成長を促進できるのに対して、過剰な規制はイノベーションを損なうリスクを負い、既存企業を定着させる可能性があることを議論する。

関連論文リスト

• AI-Enabled Rent-Seeking: How Generative AI Alters Market Transparency and Efficiency [7.630624512225164]
  生成的人工知能(AI)は、情報環境を変革し、機会と課題の両方を生み出した。 本稿では,ジェネレーティブAIが経済的賃貸購入行動にどのように影響するか,社会福祉に与える影響を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T15:40:22Z)
• Agentic AI: Autonomy, Accountability, and the Algorithmic Society [0.2209921757303168]
  エージェント人工知能(AI)は、自律的に長期的な目標を追求し、意思決定を行い、複雑なマルチターンを実行することができる。 この指導的役割から積極的執行課題への移行は、法的、経済的、創造的な枠組みを確立した。 我々は,創造性と知的財産,法的・倫理的考察,競争効果の3つの分野における課題を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T03:14:59Z)
• The Dual Imperative: Innovation and Regulation in the AI Era [0.0]
  本稿では,人工知能における規制の欠如に伴う社会的コストについて論じる。 50年以上にわたるAI研究は、AIを主流に、有望な経済的利益へと押し上げてきた。 この談話は、加速主義者と、未発の技術的進歩を提唱するドーマー、そしてディストピア的な結果を防ぐための減速を求めるドーマーの間で偏在している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:26:25Z)
• Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence [51.967584623262674]
  政府や企業は、AIを管理する手段として計算を活用し始めている。 計算ベースのポリシーと技術は、これらの領域を補助する可能性があるが、実装の準備ができている点で大きなバリエーションがある。 プライバシーや経済的影響、権力の中央集権化といった分野において、ガバナンスの計算方法の素早い、あるいは不十分なアプローチは重大なリスクを伴います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T21:10:21Z)
• Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making [69.44075077934914]
  責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。 この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。 オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z)
• The risks of risk-based AI regulation: taking liability seriously [46.90451304069951]
  AIの開発と規制は、重要な段階に達したようだ。 一部の専門家は、GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングに関するモラトリアムを求めている。 本稿では、最も先進的な法的提案である欧州連合のAI法について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:51:37Z)
• Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
  我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。 このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。 現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z)
• Dual Governance: The intersection of centralized regulation and crowdsourced safety mechanisms for Generative AI [1.2691047660244335]
  Generative Artificial Intelligence(AI)は、特に消費者向け、オープンエンド、テキスト、画像生成モデルという形で、最近主流に採用されている。 創造的なAIが人間の創造性と生活を駆逐する可能性もまた、厳しい監視下にある。 政府によるAIを統制するための既存の規制と提案は、十分な明確さや統一性を持たないような批判に直面している。 クラウドソースによる安全ツールとメカニズムによる分散保護は、潜在的な代替手段である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T23:25:21Z)
• Both eyes open: Vigilant Incentives help Regulatory Markets improve AI Safety [69.59465535312815]
  Regulatory Markets for AIは、適応性を考慮して設計された提案である。 政府はAI企業が達成すべき結果に基づく目標を設定する必要がある。 我々は、規制市場がこの目標を達成するのを阻止するインセンティブについて、非常に簡単に対応できることを警告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T14:42:05Z)
• AI Governance and Ethics Framework for Sustainable AI and Sustainability [0.0]
  自律兵器、自動化された雇用損失、社会経済的不平等、データやアルゴリズムによる偏見、プライバシー侵害、ディープフェイクなど、人類にとってのAIリスクは数多く発生している。 社会的多様性、公平性、包摂性は、リスクを緩和し、価値を生み出し、社会正義を促進するAIの重要な成功要因と考えられている。 AIによる持続可能な未来に向けての旅では、優先事項としてAI倫理とガバナンスに取り組む必要があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T22:23:10Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。