論文の概要: Toward Effective AI Governance: A Review of Principles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23417v1
- Date: Thu, 29 May 2025 13:07:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.861213
- Title: Toward Effective AI Governance: A Review of Principles
- Title（参考訳）: 効果的なAIガバナンスに向けて - 原則のレビュー
- Authors: Danilo Ribeiro, Thayssa Rocha, Gustavo Pinto, Bruno Cartaxo, Marcelo Amaral, Nicole Davila, Ana Camargo,
- Abstract要約: 本研究の目的は、AIガバナンスに関する二次文献において、どのフレームワーク、原則、メカニズム、ステークホルダーの役割が強調されているかを特定することである。
最も引用されているフレームワークは、EU AI ActとNIST RMFである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5411385112104448
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) governance is the practice of establishing frameworks, policies, and procedures to ensure the responsible, ethical, and safe development and deployment of AI systems. Although AI governance is a core pillar of Responsible AI, current literature still lacks synthesis across such governance frameworks and practices. Objective: To identify which frameworks, principles, mechanisms, and stakeholder roles are emphasized in secondary literature on AI governance. Method: We conducted a rapid tertiary review of nine peer-reviewed secondary studies from IEEE and ACM (20202024), using structured inclusion criteria and thematic semantic synthesis. Results: The most cited frameworks include the EU AI Act and NIST RMF; transparency and accountability are the most common principles. Few reviews detail actionable governance mechanisms or stakeholder strategies. Conclusion: The review consolidates key directions in AI governance and highlights gaps in empirical validation and inclusivity. Findings inform both academic inquiry and practical adoption in organizations.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ガバナンスは、AIシステムの責任、倫理的、安全な開発と展開を保証するためのフレームワーク、ポリシー、手続きを確立するプラクティスである。
AIガバナンスは、Responsible AIの中核的な柱であるが、現在の文献には、そのようなガバナンスフレームワークやプラクティス間の合成が欠けている。
目的:AIガバナンスに関する二次文献では、どのフレームワーク、原則、メカニズム、ステークホルダーの役割が強調されているかを特定する。
方法: IEEE と ACM (20202024) による9つのピアレビューセカンダリ研究を, 構造化包含条件と意味論的セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクスを用いて, 迅速に第3次レビューを行った。
結果: 最も引用されているフレームワークは、EU AI ActとNIST RMFである。
実行可能なガバナンスメカニズムやステークホルダ戦略を詳細にレビューする人はほとんどいません。
結論: このレビューはAIガバナンスにおける重要な方向性を強化し、実証的な検証とインクリシティのギャップを強調します。
発見は、学術的な調査と組織における実践的採用の両方を知らせる。
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