論文の概要: Documenting Deployment with Fabric: A Repository of Real-World AI Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14119v1
- Date: Mon, 18 Aug 2025 14:24:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.203919
- Title: Documenting Deployment with Fabric: A Repository of Real-World AI Governance
- Title（参考訳）: Fabricによるデプロイメントの文書化 - 現実のAIガバナンスのリポジトリ
- Authors: Mackenzie Jorgensen, Kendall Brogle, Katherine M. Collins, Lujain Ibrahim, Arina Shah, Petra Ivanovic, Noah Broestl, Gabriel Piles, Paul Dongha, Hatim Abdulhussein, Adrian Weller, Jillian Powers, Umang Bhatt,
- Abstract要約: FabricはデプロイされたAIユースケースのリポジトリで、ガバナンスメカニズムを概説している。
本稿では,AI使用の保護に使用される監視機構とガードレールについて論じる。
私たちは、研究者がAIガバナンスの有効性を研究するために、Fabricを拡張可能で進化するツールとして提供するつもりです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.082983731957317
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into society, from financial services and traffic management to creative writing. Academic literature on the deployment of AI has mostly focused on the risks and harms that result from the use of AI. We introduce Fabric, a publicly available repository of deployed AI use cases to outline their governance mechanisms. Through semi-structured interviews with practitioners, we collect an initial set of 20 AI use cases. In addition, we co-design diagrams of the AI workflow with the practitioners. We discuss the oversight mechanisms and guardrails used in practice to safeguard AI use. The Fabric repository includes visual diagrams of AI use cases and descriptions of the deployed systems. Using the repository, we surface gaps in governance and find common patterns in human oversight of deployed AI systems. We intend for Fabric to serve as an extendable, evolving tool for researchers to study the effectiveness of AI governance.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、金融サービスや交通管理からクリエイティブな文章に至るまで、社会にますます統合されている。
AIの展開に関する学術文献は、主にAIの使用によるリスクと損害に焦点を当てている。
デプロイされたAIユースケースの公開リポジトリであるFabricを紹介して、ガバナンスメカニズムの概要を説明します。
実践者との半構造化インタビューを通じて、最初の20のAIユースケースを収集します。
さらに、AIワークフローのダイアグラムを実践者と共同設計します。
本稿では,AI使用の保護に使用される監視機構とガードレールについて論じる。
Fabricリポジトリには、AIユースケースのビジュアルダイアグラムと、デプロイされたシステムの説明が含まれている。
このレポジトリを使用して、ガバナンスのギャップを表面化し、デプロイされたAIシステムの人間の監視に共通するパターンを見つけます。
私たちは、研究者がAIガバナンスの有効性を研究するために、Fabricを拡張可能で進化するツールとして提供するつもりです。
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