論文の概要: Development of management systems using artificial intelligence systems and machine learning methods for boards of directors (preprint, unofficial translation)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03769v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 04:01:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.382787
- Title: Development of management systems using artificial intelligence systems and machine learning methods for boards of directors (preprint, unofficial translation)
- Title（参考訳）: 人工知能システムと機械学習を用いた取締役会管理システムの開発(プレプリント・非公式翻訳)
- Authors: Anna Romanova,
- Abstract要約: この研究は、AIが意思決定支援ツールから自律的な意思決定者へと移行する、企業管理のパラダイムシフトに対処する。
主要な問題は、AI技術の開発が適切な法的および倫理的ガイドラインの作成をはるかに上回っていることである。
本研究は、企業経営における自律型AIシステムの開発と実装のための「参照モデル」を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The study addresses the paradigm shift in corporate management, where AI is moving from a decision support tool to an autonomous decision-maker, with some AI systems already appointed to leadership roles in companies. A central problem identified is that the development of AI technologies is far outpacing the creation of adequate legal and ethical guidelines. The research proposes a "reference model" for the development and implementation of autonomous AI systems in corporate management. This model is based on a synthesis of several key components to ensure legitimate and ethical decision-making. The model introduces the concept of "computational law" or "algorithmic law". This involves creating a separate legal framework for AI systems, with rules and regulations translated into a machine-readable, algorithmic format to avoid the ambiguity of natural language. The paper emphasises the need for a "dedicated operational context" for autonomous AI systems, analogous to the "operational design domain" for autonomous vehicles. This means creating a specific, clearly defined environment and set of rules within which the AI can operate safely and effectively. The model advocates for training AI systems on controlled, synthetically generated data to ensure fairness and ethical considerations are embedded from the start. Game theory is also proposed as a method for calculating the optimal strategy for the AI to achieve its goals within these ethical and legal constraints. The provided analysis highlights the importance of explainable AI (XAI) to ensure the transparency and accountability of decisions made by autonomous systems. This is crucial for building trust and for complying with the "right to explanation".
- Abstract（参考訳）: この研究は、AIが意思決定支援ツールから自律的な意思決定者へと移行する企業管理のパラダイムシフトに対処する。
主要な問題は、AI技術の開発が適切な法的および倫理的ガイドラインの作成をはるかに上回っていることである。
本研究は、企業経営における自律型AIシステムの開発と実装のための「参照モデル」を提案する。
このモデルは、合法的で倫理的な意思決定を保証するために、いくつかの重要なコンポーネントの合成に基づいている。
このモデルは「計算法則」あるいは「アルゴリズム法則」の概念を導入している。
自然言語の曖昧さを避けるために、ルールと規則を機械可読でアルゴリズム的なフォーマットに翻訳する。
論文では、自動運転車の「運用設計領域」に類似した、自律型AIシステムのための「専用運用コンテキスト」の必要性を強調している。
これは、AIが安全かつ効果的に操作できる、明確に定義された特定の環境と一連のルールを作成することを意味する。
このモデルは、制御され合成されたデータに基づいてAIシステムを訓練し、公正さと倫理的配慮が最初から組み込まれていることを保証することを提唱している。
ゲーム理論は、これらの倫理的および法的制約の中でAIが目標を達成するための最適な戦略を計算する方法としても提案されている。
提供される分析は、自律システムによる意思決定の透明性と説明責任を保証するために、説明可能なAI(XAI)の重要性を強調している。
これは信頼の構築と「説明する権利」の遵守に不可欠である。
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