論文の概要: Toward Responsible And Beneficial Ai: Comparing Regulatory And Guidance-Based Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00868v1
• Date: Sat, 19 Jul 2025 06:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-17 07:56:13.118166
• Title: Toward Responsible And Beneficial Ai: Comparing Regulatory And Guidance-Based Approaches
• Title（参考訳）: 責任と利益の相違 : 規制と指導に基づくアプローチの比較
• Authors: Jian Du,
• Abstract要約: この論文は、欧州連合、米国、中国、IEEEの技術標準における人工知能ガバナンスフレームワークの包括的な比較分析を提示している。 本研究は,システマティックコンテンツ分析に基づく定性的な研究設計を用いて,規制哲学,実施機構,グローバルエンゲージメント戦略の特異なパターンを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39735065888622134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This dissertation presents a comprehensive comparative analysis of artificial intelligence governance frameworks across the European Union, United States, China, and IEEE technical standards, examining how different jurisdictions and organizations approach the challenge of promoting responsible and beneficial AI development. Using a qualitative research design based on systematic content analysis, the study identifies distinctive patterns in regulatory philosophy, implementation mechanisms, and global engagement strategies across these major AI governance ecosystems.
• Abstract（参考訳）: この論文は、欧州連合、米国、中国、IEEEの技術的標準における人工知能ガバナンスフレームワークの包括的な比較分析を示し、異なる司法機関や組織が、責任と有益なAI開発を促進するという課題にどのようにアプローチするかを調べている。 この研究は、システマティックなコンテンツ分析に基づく定性的な研究設計を用いて、これらの主要なAIガバナンスエコシステム全体にわたる規制哲学、実装メカニズム、グローバルエンゲージメント戦略の特徴的なパターンを特定する。

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