論文の概要: Policy-Driven AI in Dataspaces: Taxonomy, Explainability, and Pathways for Compliant Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20014v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 08:46:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.833777
• Title: Policy-Driven AI in Dataspaces: Taxonomy, Explainability, and Pathways for Compliant Innovation
• Title（参考訳）: データ空間におけるポリシー駆動型AI - 分類学、説明可能性、コンプライアンスイノベーションの道程
• Authors: Joydeep Chandra, Satyam Kumar Navneet,
• Abstract要約: 本稿では、プライバシ保護とポリシー対応AI技術に関する包括的なレビューを提供する。 プライバシレベル、影響、コンプライアンスの複雑さに基づいて、これらのテクニックを分類する新しい分類法を提案する。 技術的、倫理的、規制的な観点から見れば、この研究はデータ空間において信頼性があり、効率的で、コンプライアンスのよいAIシステムを開発するための基礎となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6766200616088744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI-driven dataspaces become integral to data sharing and collaborative analytics, ensuring privacy, performance, and policy compliance presents significant challenges. This paper provides a comprehensive review of privacy-preserving and policy-aware AI techniques, including Federated Learning, Differential Privacy, Trusted Execution Environments, Homomorphic Encryption, and Secure Multi-Party Computation, alongside strategies for aligning AI with regulatory frameworks such as GDPR and the EU AI Act. We propose a novel taxonomy to classify these techniques based on privacy levels, performance impacts, and compliance complexity, offering a clear framework for practitioners and researchers to navigate trade-offs. Key performance metrics -- latency, throughput, cost overhead, model utility, fairness, and explainability -- are analyzed to highlight the multi-dimensional optimization required in dataspaces. The paper identifies critical research gaps, including the lack of standardized privacy-performance KPIs, challenges in explainable AI for federated ecosystems, and semantic policy enforcement amidst regulatory fragmentation. Future directions are outlined, proposing a conceptual framework for policy-driven alignment, automated compliance validation, standardized benchmarking, and integration with European initiatives like GAIA-X, IDS, and Eclipse EDC. By synthesizing technical, ethical, and regulatory perspectives, this work lays the groundwork for developing trustworthy, efficient, and compliant AI systems in dataspaces, fostering innovation in secure and responsible data-driven ecosystems.
• Abstract（参考訳）: AI駆動型データ空間がデータ共有やコラボレーティブ分析に不可欠なものになると、プライバシ、パフォーマンス、ポリシー遵守の確保が大きな課題となる。 本稿では、フェデレートラーニング、微分プライバシ、信頼された実行環境、ホモモルフィック暗号化、セキュアなマルチパーティ計算を含む、プライバシ保護とポリシーを意識したAI技術に関する包括的なレビューと、GDPRやEU AI Actなどの規制フレームワークとAIを連携させる戦略について述べる。 プライバシレベル、パフォーマンスへの影響、コンプライアンスの複雑さに基づいて、これらのテクニックを分類する新たな分類法を提案し、実践者や研究者がトレードオフをナビゲートするための明確な枠組みを提供する。 レイテンシ、スループット、コストオーバーヘッド、モデルユーティリティ、公正性、説明可能性といった主要なパフォーマンス指標を分析して、データ空間で必要とされる多次元の最適化を強調します。 この論文は、標準化されたプライバシパフォーマンスKPIの欠如、フェデレーションされたエコシステムにおける説明可能なAIの課題、規制の断片化中のセマンティックポリシーの実施など、重要な研究ギャップを明らかにしている。 ポリシー駆動のアライメント,自動コンプライアンス検証,標準化されたベンチマーク,GAIA-XやIDS,Eclipse EDCといった欧州のイニシアティブとの統合といった,概念的なフレームワークが提案されている。 技術的、倫理的、規制的な視点を合成することによって、この研究は、データ空間における信頼性、効率的、コンプライアンスのAIシステムを開発し、セキュアで責任のあるデータ駆動エコシステムにおけるイノベーションを育むための基盤となる。

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