論文の概要: Can AI be Consentful?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01051v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 15:32:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.79889
• Title: Can AI be Consentful?
• Title（参考訳）: AIは一貫性があるか?
• Authors: Giada Pistilli, Bruna Trevelin,
• Abstract要約: 生成型AIシステムは、同意を中心に構築された従来の法的および倫理的枠組みの課題を明らかにする。 この章では、従来の同意の概念が、データ保護とプライバシの権利に基礎を置いている一方で、個人データから生成されたAI生成コンテンツの影響にどう対処するかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5278958184444331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evolution of generative AI systems exposes the challenges of traditional legal and ethical frameworks built around consent. This chapter examines how the conventional notion of consent, while fundamental to data protection and privacy rights, proves insufficient in addressing the implications of AI-generated content derived from personal data. Through legal and ethical analysis, we show that while individuals can consent to the initial use of their data for AI training, they cannot meaningfully consent to the numerous potential outputs their data might enable or the extent to which the output is used or distributed. We identify three fundamental challenges: the scope problem, the temporality problem, and the autonomy trap, which collectively create what we term a ''consent gap'' in AI systems and their surrounding ecosystem. We argue that current legal frameworks inadequately address these emerging challenges, particularly regarding individual autonomy, identity rights, and social responsibility, especially in cases where AI-generated content creates new forms of personal representation beyond the scope of the original consent. By examining how these consent limitations intersect with broader principles of responsible AI (including fairness, transparency, accountability, and autonomy) we demonstrate the need to evolve ethical and legal approaches to consent.
• Abstract（参考訳）: 生成的AIシステムの進化は、同意を中心に構築された従来の法的および倫理的枠組みの課題を明らかにする。 この章では、従来の同意の概念が、データ保護とプライバシの権利に基礎を置いている一方で、個人データから生成されたAI生成コンテンツの影響にどう対処するかを考察する。 法的および倫理的分析を通じて、個人がAIトレーニングにデータの初期使用に同意できる一方で、データによって可能となる可能性のある可能性のある潜在的なアウトプットや、そのアウトプットの使用や配布の程度に意味のある同意はできないことを示す。 私たちは、スコープ問題、時間的問題、自律トラップという3つの基本的な課題を特定します。 現在の法的枠組みは、特に個人の自律性、アイデンティティの権利、社会的責任に関する、特にAIが生成したコンテンツが、元の同意の範囲を超えて新しい個人的表現を創出するケースにおいて、これらの新興課題に不適切な対処をする、と我々は主張する。 これらの同意制限が、責任あるAI(公正性、透明性、説明責任、自律性を含む)のより広範な原則とどのように交わるかを調べることで、同意に対する倫理的および法的アプローチを進化させる必要性を実証する。

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