論文の概要: Strategic Motivators for Ethical AI System Development: An Empirical and Holistic Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20218v1
- Date: Sun, 27 Jul 2025 10:49:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.274385
- Title: Strategic Motivators for Ethical AI System Development: An Empirical and Holistic Model
- Title（参考訳）: 倫理的AIシステム開発のための戦略的モチベータ--経験的・ホロスティックなモデル
- Authors: Muhammad Azeem Akbar, Arif Ali Khan, Saima Rafi, Damian Kedziora, Sami Hyrynsalmi,
- Abstract要約: 本研究の目的は,AIシステムの倫理的発展を促進するモチベータを特定し,優先することである。
20のキーモチベーターを同定し,8つのカテゴリに分類した。
Fuzzy TOPSISは、チームの多様性の促進、AIガバナンス団体の設立、監視上のリーダーの任命、データプライバシの確保など、モチベーションをランク付けした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5348859611493353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) presents transformative opportunities for industries and society, but its responsible development is essential to prevent unintended consequences. Ethically sound AI systems demand strategic planning, strong governance, and an understanding of the key drivers that promote responsible practices. This study aims to identify and prioritize the motivators that drive the ethical development of AI systems. A Multivocal Literature Review (MLR) and a questionnaire-based survey were conducted to capture current practices in ethical AI. We applied Interpretive Structure Modeling (ISM) to explore the relationships between motivator categories, followed by MICMAC analysis to classify them by their driving and dependence power. Fuzzy TOPSIS was used to rank these motivators by importance. Twenty key motivators were identified and grouped into eight categories: Human Resource, Knowledge Integration, Coordination, Project Administration, Standards, Technology Factor, Stakeholders, and Strategy & Matrices. ISM results showed that 'Human Resource' and 'Coordination' heavily influence other factors. MICMAC analysis placed categories like Human Resource (CA1), Coordination (CA3), Stakeholders (CA7), and Strategy & Matrices (CA8) in the independent cluster, indicating high driving but low dependence power. Fuzzy TOPSIS ranked motivators such as promoting team diversity, establishing AI governance bodies, appointing oversight leaders, and ensuring data privacy as most critical. To support ethical AI adoption, organizations should align their strategies with these motivators and integrate them into their policies, governance models, and development frameworks.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は産業や社会に変革をもたらす機会を提供するが、その責任ある発展は意図しない結果を防ぐために不可欠である。
倫理的に健全なAIシステムは、戦略的計画、強力なガバナンス、そして責任あるプラクティスを促進する重要な要因を理解することを要求する。
本研究の目的は,AIシステムの倫理的発展を促進するモチベータを特定し,優先することである。
倫理的AIの実践を捉えるために,多言語文献レビュー(MLR)とアンケートに基づく調査を行った。
我々は,ISMを用いてモチベーションのカテゴリ間の関係を探索し,さらにMICMAC分析を行い,その駆動力と依存力で分類した。
ファジィTOPSISはこれらのモチベーターを重要視するために使用された。
人的資源,知識統合,コーディネート,プロジェクト管理,標準,技術要因,ステークホルダ,戦略とマトリックスの8つのカテゴリに分類された。
ISMの結果,「人的資源」と「コーディネーション」が他の要因に大きく影響していることが示唆された。
MICMAC分析は、人的資源(CA1)、コーディネーション(CA3)、ステークホルダ(CA7)、戦略と行列(CA8)などのカテゴリを独立クラスタに配置した。
Fuzzy TOPSISは、チームの多様性の促進、AIガバナンス団体の設立、監視上のリーダーの任命、データプライバシの確保など、モチベーションをランク付けした。
倫理的AIの採用をサポートするために、組織は戦略をこれらのモチベータと整合させ、ポリシー、ガバナンスモデル、開発フレームワークに統合する必要がある。
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