論文の概要: Several Issues Regarding Data Governance in AGI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12168v1
- Date: Sat, 16 Aug 2025 21:52:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.601725
- Title: Several Issues Regarding Data Governance in AGI
- Title（参考訳）: AGIにおけるデータガバナンスに関する諸問題
- Authors: Masayuki Hatta,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能(AGI)に特有のデータガバナンスの課題について検討する。
AGIガバナンスと現在のアプローチを区別する7つの重要な課題を特定します。
我々は、効果的なAGIデータガバナンスには、ビルトイン制約、継続的監視機構、動的ガバナンス構造、国際協調、マルチステークホルダーの関与が必要であると結論付けている。
- 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 rapid advancement of artificial intelligence has positioned data governance as a critical concern for responsible AI development. While frameworks exist for conventional AI systems, the potential emergence of Artificial General Intelligence (AGI) presents unprecedented governance challenges. This paper examines data governance challenges specific to AGI, defined as systems capable of recursive self-improvement or self-replication. We identify seven key issues that differentiate AGI governance from current approaches. First, AGI may autonomously determine what data to collect and how to use it, potentially circumventing existing consent mechanisms. Second, these systems may make data retention decisions based on internal optimization criteria rather than human-established principles. Third, AGI-to-AGI data sharing could occur at speeds and complexities beyond human oversight. Fourth, recursive self-improvement creates unique provenance tracking challenges, as systems evolve both themselves and how they process data. Fifth, ownership of data and insights generated through self-improvement raises complex intellectual property questions. Sixth, self-replicating AGI distributed across jurisdictions would create unprecedented challenges for enforcing data protection laws. Finally, governance frameworks established during early AGI development may quickly become obsolete as systems evolve. We conclude that effective AGI data governance requires built-in constraints, continuous monitoring mechanisms, dynamic governance structures, international coordination, and multi-stakeholder involvement. Without forward-looking governance approaches specifically designed for systems with autonomous data capabilities, we risk creating AGI whose relationship with data evolves in ways that undermine human values and interests.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進歩は、データガバナンスを責任あるAI開発にとって重要な関心事と位置づけている。
従来のAIシステムのためのフレームワークは存在するが、人工知能(AGI)の潜在的な出現は、前例のない統治上の課題を提示している。
本稿では、再帰的な自己改善や自己複製が可能なシステムとして定義されたAGI特有のデータガバナンス課題について検討する。
AGIガバナンスと現在のアプローチを区別する7つの重要な課題を特定します。
まず、AGIは収集するデータと使い方を自律的に決定し、既存の同意機構を回避できる可能性がある。
第二に、これらのシステムは、人間が確立した原則ではなく、内部最適化基準に基づいてデータ保持の決定を行う。
第3に、AGI-to-AGIデータ共有は、人間の監視を超えたスピードと複雑さで起こりうる。
第4に、再帰的な自己改善は、システムが自分自身とデータの処理方法の両方を進化させるにつれて、独自の前例追跡の課題を生み出します。
第5に、自己改善によって生成されたデータと洞察の所有権は、複雑な知的財産問題を引き起こす。
6番目の自己複製型AGIは、データ保護法を施行するための前例のない課題を生み出します。
最後に、AGI開発の初期に確立されたガバナンスフレームワークは、システムが進化するにつれて、すぐに時代遅れになる可能性がある。
我々は、効果的なAGIデータガバナンスには、ビルトイン制約、継続的監視機構、動的ガバナンス構造、国際協調、マルチステークホルダーの関与が必要であると結論付けている。
自律的なデータ機能を備えたシステム用に特別に設計された前向きなガバナンスアプローチがなければ、データとの関係が人間の価値や関心を損なう方法で進化するAGIを作成するリスクがあります。
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