論文の概要: Comparing Apples to Oranges: A Taxonomy for Navigating the Global Landscape of AI Regulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13673v1
- Date: Mon, 19 May 2025 19:23:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.497265
- Title: Comparing Apples to Oranges: A Taxonomy for Navigating the Global Landscape of AI Regulation
- Title（参考訳）: アップルとオレンジの比較:AI規制のグローバルランドスケープをナビゲートする分類学
- Authors: Sacha Alanoca, Shira Gur-Arieh, Tom Zick, Kevin Klyman,
- Abstract要約: 我々は,AI規制のグローバルな展望を地図化するための分類法を提案する。
このフレームワークは、欧州連合のAI法、米国執行命令14110、カナダのAIおよびデータ法、中国の生成AIサービスに関する暫定措置、ブラジルのAI法案2338/2023の5つの早期移行者に適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: AI governance has transitioned from soft law-such as national AI strategies and voluntary guidelines-to binding regulation at an unprecedented pace. This evolution has produced a complex legislative landscape: blurred definitions of "AI regulation" mislead the public and create a false sense of safety; divergent regulatory frameworks risk fragmenting international cooperation; and uneven access to key information heightens the danger of regulatory capture. Clarifying the scope and substance of AI regulation is vital to uphold democratic rights and align international AI efforts. We present a taxonomy to map the global landscape of AI regulation. Our framework targets essential metrics-technology or application-focused rules, horizontal or sectoral regulatory coverage, ex ante or ex post interventions, maturity of the digital legal landscape, enforcement mechanisms, and level of stakeholder participation-to classify the breadth and depth of AI regulation. We apply this framework to five early movers: the European Union's AI Act, the United States' Executive Order 14110, Canada's AI and Data Act, China's Interim Measures for Generative AI Services, and Brazil's AI Bill 2338/2023. We further offer an interactive visualization that distills these dense legal texts into accessible insights, highlighting both commonalities and differences. By delineating what qualifies as AI regulation and clarifying each jurisdiction's approach, our taxonomy reduces legal uncertainty, supports evidence-based policymaking, and lays the groundwork for more inclusive, globally coordinated AI governance.
- Abstract（参考訳）: AIガバナンスは、国家AI戦略や自発的ガイドラインのようなソフトな法律から、前例のないペースで拘束規制へと移行してきた。
この進化は複雑な立法の展望を生み出した: 「AI規制」という曖昧な定義が大衆を誤解させ、安全の誤った感覚を生み出し、異なる規制枠組みが国際協力を断片化するリスクを冒し、重要な情報へのアクセスが不均一にし、規制の捕獲の危険性を高める。
AI規制の範囲と内容を明確にすることは、民主的権利を擁護し、国際的AI活動を調整するために不可欠である。
我々は,AI規制のグローバルな展望を地図化するための分類法を提案する。
我々のフレームワークは、重要なメトリクス技術やアプリケーション中心のルール、水平またはセクターの規制範囲、前者または後者の介入、デジタル法的景観の成熟度、執行機構、利害関係者の参加レベルを目標とし、AI規制の幅と深さを分類する。
このフレームワークは、欧州連合のAI法、米国執行命令14110、カナダのAIおよびデータ法、中国の生成AIサービスに関する暫定措置、ブラジルのAI法案2338/2023の5つの早期移行者に適用される。
さらに、これらの密集した法律文書を、アクセス可能な洞察へと蒸留するインタラクティブな可視化を提供し、共通点と相違点の両方を強調します。
AI規制を規定し、各管轄区域のアプローチを明確にすることで、我々の分類は法的不確実性を減らし、エビデンスに基づく政策決定をサポートし、より包括的でグローバルに調整されたAIガバナンスの基盤を築き上げます。
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