論文の概要: The Societal Impact of Foundation Models: Advancing Evidence-based AI Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23123v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 07:16:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.728091
• Title: The Societal Impact of Foundation Models: Advancing Evidence-based AI Policy
• Title（参考訳）: 基礎モデルの社会的影響:エビデンスに基づくAI政策の推進
• Authors: Rishi Bommasani,
• Abstract要約: 論文は、AIの時代において、テクノロジーと社会がどのように共進化し、3つのテーマを中心に組織されたかを説明している。 第一に、概念的フレーミング(conceptual framing)は、幅広い経済において基盤モデルの基礎となる能力、リスク、サプライチェーンである。 第二に、概念的基盤を豊かにする実証的な洞察: モデルレベルでの評価と組織レベルでのインデックスを通じて生成される透明性。 第3に、理解から行動への転換:基礎モデルの社会的影響の優れた理解は、エビデンスベースのAIポリシーを前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.679051711850393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is humanity's most promising technology because of the remarkable capabilities offered by foundation models. Yet, the same technology brings confusion and consternation: foundation models are poorly understood and they may precipitate a wide array of harms. This dissertation explains how technology and society coevolve in the age of AI, organized around three themes. First, the conceptual framing: the capabilities, risks, and the supply chain that grounds foundation models in the broader economy. Second, the empirical insights that enrich the conceptual foundations: transparency created via evaluations at the model level and indexes at the organization level. Finally, the transition from understanding to action: superior understanding of the societal impact of foundation models advances evidence-based AI policy. View together, this dissertation makes inroads into achieving better societal outcomes in the age of AI by building the scientific foundations and research-policy interface required for better AI governance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、基礎モデルによって提供される驚くべき能力のため、人類にとって最も有望な技術である。 しかし、同じ技術は混乱と結束をもたらし、基礎モデルは十分に理解されておらず、幅広い害を生じさせる可能性がある。 この論文は、テクノロジーと社会がAI時代にどのように共進化するかを説明している。 第一に、概念的フレーミング(conceptual framing)は、幅広い経済において基盤モデルの基礎となる能力、リスク、サプライチェーンである。 第2に,概念的基盤を豊かにする実証的な洞察 – モデルレベルでの評価と組織レベルでのインデックスを通じて生成された透明性 – です。 最後に、理解から行動への移行:基礎モデルの社会的影響の優れた理解は、エビデンスベースのAIポリシーを前進させる。 まとめると、この論文は、より良いAIガバナンスに必要な科学基盤と研究・政治インターフェースを構築することによって、AIの時代におけるより良い社会的成果を達成するための道を開く。

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