論文の概要: Enhancing Trust Through Standards: A Comparative Risk-Impact Framework for Aligning ISO AI Standards with Global Ethical and Regulatory Contexts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16139v1
- Date: Tue, 22 Apr 2025 00:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.867177
- Title: Enhancing Trust Through Standards: A Comparative Risk-Impact Framework for Aligning ISO AI Standards with Global Ethical and Regulatory Contexts
- Title（参考訳）: 標準による信頼の強化:グローバル倫理的・規制的文脈によるISO AI標準の調整のための比較リスク対応フレームワーク
- Authors: Sridharan Sankaran,
- Abstract要約: ISO標準は、公正性、透明性、リスク管理をAIシステムに組み込むことで責任ある開発を促進することを目的としている。
それらの効果は、EUのリスクベースのAI法から中国の安定性にフォーカスした措置まで、さまざまな規制の状況によって異なる。
本稿では,ISO標準がいかに倫理的リスクに対処するかを評価するための,新たなリスク・即効性評価フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) reshapes industries and societies, ensuring its trustworthiness-through mitigating ethical risks like bias, opacity, and accountability deficits-remains a global challenge. International Organization for Standardization (ISO) AI standards, such as ISO/IEC 24027 and 24368, aim to foster responsible development by embedding fairness, transparency, and risk management into AI systems. However, their effectiveness varies across diverse regulatory landscapes, from the EU's risk-based AI Act to China's stability-focused measures and the U.S.'s fragmented state-led initiatives. This paper introduces a novel Comparative Risk-Impact Assessment Framework to evaluate how well ISO standards address ethical risks within these contexts, proposing enhancements to strengthen their global applicability. By mapping ISO standards to the EU AI Act and surveying regulatory frameworks in ten regions-including the UK, Canada, India, Japan, Singapore, South Korea, and Brazil-we establish a baseline for ethical alignment. The framework, applied to case studies in the EU, US-Colorado, and China, reveals gaps: voluntary ISO standards falter in enforcement (e.g., Colorado) and undervalue region-specific risks like privacy (China). We recommend mandatory risk audits, region-specific annexes, and a privacy-focused module to enhance ISO's adaptability. This approach not only synthesizes global trends but also offers a replicable tool for aligning standardization with ethical imperatives, fostering interoperability and trust in AI worldwide. Policymakers and standards bodies can leverage these insights to evolve AI governance, ensuring it meets diverse societal needs as the technology advances.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が産業や社会を安心させ、偏見、不透明感、説明責任の欠陥といった倫理的リスクを緩和することで信頼性を確保することは、世界的課題である。
ISO/IEC 24027や24368のような国際標準化のためのAI標準は、公正性、透明性、リスク管理をAIシステムに組み込むことで責任ある開発を促進することを目的としている。
しかし、それらの効果は、EUのリスクベースのAI法から中国の安定性を重視した措置、米国の断片化された国家主導のイニシアチブなど、様々な規制の状況によって異なる。
本稿は,ISO標準がこれらの文脈における倫理的リスクにどの程度うまく対処するかを評価するための,新たなリスク・即効性評価フレームワークを提案する。
ISO標準をEU AI法にマッピングし、英国、カナダ、インド、日本、シンガポール、韓国、ブラジルを含む10の地域における規制枠組みを調査することで、倫理的整合性の基準を確立します。
このフレームワークは、EU、米国、中国におけるケーススタディに適用され、自主的なISO標準が施行され(コロラド州など)、プライバシー(中国)のような地域固有のリスクが過小評価されている。
われわれは、ISOの適応性を高めるため、リスク監査、地域固有のアタッチメント、プライバシを重視したモジュールを推奨する。
このアプローチはグローバルなトレンドを合成するだけでなく、標準化を倫理的命令と整合させ、相互運用性を促進し、世界中のAIを信頼するための、レプリカ可能なツールも提供する。
政策立案者や標準機関は、これらの洞察を活用してAIガバナンスを進化させ、技術が進歩するにつれて、様々な社会的ニーズを満たすことを保証する。
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