論文の概要: Strategic Alignment Patterns in National AI Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05400v2
• Date: Wed, 09 Jul 2025 14:26:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 13:22:10.072967
• Title: Strategic Alignment Patterns in National AI Policies
• Title（参考訳）: 国家AI政策における戦略的アライメントパターン
• Authors: Mohammad Hossein Azin, Hessam Zandhessami,
• Abstract要約: 本稿では,国家人工知能政策における戦略的整合性を評価するための新しい視覚マッピング手法を提案する。 行列に基づく可視化とネットワーク分析を組み合わせた15～20の全国的AI戦略を分析し,アライメントとアライメントのパターンを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel visual mapping methodology for assessing strategic alignment in national artificial intelligence policies. The proliferation of AI strategies across countries has created an urgent need for analytical frameworks that can evaluate policy coherence between strategic objectives, foresight methods, and implementation instruments. Drawing on data from the OECD AI Policy Observatory, we analyze 15-20 national AI strategies using a combination of matrix-based visualization and network analysis to identify patterns of alignment and misalignment. Our findings reveal distinct alignment archetypes across governance models, with notable variations in how countries integrate foresight methodologies with implementation planning. High-coherence strategies demonstrate strong interconnections between economic competitiveness objectives and robust innovation funding instruments, while common vulnerabilities include misalignment between ethical AI objectives and corresponding regulatory frameworks. The proposed visual mapping approach offers both methodological contributions to policy analysis and practical insights for enhancing strategic coherence in AI governance. This research addresses significant gaps in policy evaluation methodology and provides actionable guidance for policymakers seeking to strengthen alignment in technological governance frameworks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,国家人工知能政策における戦略的整合性を評価するための新しい視覚マッピング手法を提案する。 各国でのAI戦略の普及は、戦略目標、監視方法、実装手段間のポリシーの一貫性を評価する分析フレームワークの緊急な必要性を生み出している。 OECD AI Policy Observatoryのデータに基づいて、行列ベースの可視化とネットワーク分析を組み合わせて15～20の国家的AI戦略を分析し、アライメントとアライメントのパターンを識別する。 本研究は、各国が先天的な方法論と実装計画を統合する方法に顕著な違いがある、ガバナンスモデル間で異なるアライメントのアーティファクトを明らかにした。 高一貫性戦略は、経済的競争力目標と堅牢なイノベーション資金計器の強い相互関係を示す一方、共通の脆弱性には、倫理的AI目標とそれに対応する規制フレームワークの誤った調整が含まれる。 提案したビジュアルマッピングアプローチは、ポリシー分析への方法論的貢献と、AIガバナンスにおける戦略的一貫性を強化するための実践的な洞察の両方を提供する。 本研究は、政策評価方法論の重大なギャップに対処し、技術ガバナンスの枠組みの整合性強化を目指す政策立案者に実用的なガイダンスを提供する。

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