論文の概要: Reinsuring AI: Energy, Agriculture, Finance & Medicine as Precedents for Scalable Governance of Frontier Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02127v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 21:02:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-12 00:23:31.592865
• Title: Reinsuring AI: Energy, Agriculture, Finance & Medicine as Precedents for Scalable Governance of Frontier Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: Reinsuring AI:フロンティア人工知能のスケーラブルガバナンスの先駆者としてのエネルギー、農業、ファイナンス、医療
• Authors: Nicholas Stetler,
• Abstract要約: 本稿では,3階層の保険アーキテクチャを通じて,このようなハイテイクモデルを管理するための新しい枠組みを提案する。 連邦政府が、脆弱な規制や予測ライセンス制度に頼ることなく、民間のAI保険市場を安定させる方法を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The governance of frontier artificial intelligence (AI) systems--particularly those capable of catastrophic misuse or systemic failure--requires institutional structures that are robust, adaptive, and innovation-preserving. This paper proposes a novel framework for governing such high-stakes models through a three-tiered insurance architecture: (1) mandatory private liability insurance for frontier model developers; (2) an industry-administered risk pool to absorb recurring, non-catastrophic losses; and (3) federally backed reinsurance for tail-risk events. Drawing from historical precedents in nuclear energy (Price-Anderson), terrorism risk (TRIA), agricultural crop insurance, flood reinsurance, and medical malpractice, the proposal shows how the federal government can stabilize private AI insurance markets without resorting to brittle regulation or predictive licensing regimes. The structure aligns incentives between AI developers and downstream stakeholders, transforms safety practices into insurable standards, and enables modular oversight through adaptive eligibility criteria. By focusing on risk-transfer mechanisms rather than prescriptive rules, this framework seeks to render AI safety a structural feature of the innovation ecosystem itself--integrated into capital markets, not external to them. The paper concludes with a legal and administrative feasibility analysis, proposing avenues for statutory authorization and agency placement within existing federal structures.
• Abstract（参考訳）: 辺境人工知能(AI)システムのガバナンス - 特に破滅的な誤用やシステム障害が可能なもの - は、堅牢で適応性があり、革新的保存を必要とする制度構造を必要とする。 本稿は,(1)フロンティアモデル開発者に対する義務的個人責任保険,(2)再発,非破滅的な損失を吸収する産業管理型リスクプール,(3)尾のリスクイベントに対する連邦政府支援の3段階の保険アーキテクチャを通じて,このような高リスクモデルを管理するための新たな枠組みを提案する。 この提案は、原子力(プライス・アンダーソン)、テロリズムリスク(TRIA)、農作物保険、洪水の復活、医療事故の歴史的先例から引用され、連邦政府が脆弱な規制や予測ライセンス制度に頼ることなく、民間AI保険市場を安定化させる方法を示している。 この構造は、AI開発者と下流のステークホルダー間のインセンティブを整合させ、安全プラクティスを保証可能な標準に変換し、適応的適性基準を通じてモジュラー監視を可能にする。 このフレームワークは、規範的なルールではなく、リスク伝達メカニズムに焦点を当てることで、AIの安全性をイノベーションエコシステム自体の構造的特徴として、その外部ではなく、資本市場に統合することを目指している。 この論文は、法的なおよび行政的な実現可能性の分析で締めくくられ、既存の連邦構造の中に法的な認可と機関を置くための道を提案している。

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