論文の概要: Futurity as Infrastructure: A Techno-Philosophical Interpretation of the AI Lifecycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15680v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 16:00:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.399155
• Title: Futurity as Infrastructure: A Techno-Philosophical Interpretation of the AI Lifecycle
• Title（参考訳）: インフラストラクチャとしての未来:AIライフサイクルのテクノ哲学的解釈
• Authors: Mark Cote, Susana Aires,
• Abstract要約: 本稿は、EU AI Actのテクノ哲学的読解によって、AIシステムにおけるデータの長期的ダイナミクスに関する洞察が得られることを主張する。 AIパイプラインのフレーム化、データ分散、トレーニング体制、アーキテクチャ、機能ストア、トランスファー学習のための概念ツールを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper argues that a techno-philosophical reading of the EU AI Act provides insight into the long-term dynamics of data in AI systems, specifically, how the lifecycle from ingestion to deployment generates recursive value chains that challenge existing frameworks for Responsible AI. We introduce a conceptual tool to frame the AI pipeline, spanning data, training regimes, architectures, feature stores, and transfer learning. Using cross-disciplinary methods, we develop a technically grounded and philosophically coherent analysis of regulatory blind spots. Our central claim is that what remains absent from policymaking is an account of the dynamic of becoming that underpins both the technical operation and economic logic of AI. To address this, we advance a formal reading of AI inspired by Simondonian philosophy of technology, reworking his concept of individuation to model the AI lifecycle, including the pre-individual milieu, individuation, and individuated AI. To translate these ideas, we introduce futurity: the self-reinforcing lifecycle of AI, where more data enhances performance, deepens personalisation, and expands application domains. Futurity highlights the recursively generative, non-rivalrous nature of data, underpinned by infrastructures like feature stores that enable feedback, adaptation, and temporal recursion. Our intervention foregrounds escalating power asymmetries, particularly the tech oligarchy whose infrastructures of capture, training, and deployment concentrate value and decision-making. We argue that effective regulation must address these infrastructural and temporal dynamics, and propose measures including lifecycle audits, temporal traceability, feedback accountability, recursion transparency, and a right to contest recursive reuse.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、EU AI Actのテクノ哲学的読解によって、AIシステムにおけるデータの長期的ダイナミクス、特に、摂取からデプロイメントまでのライフサイクルが、既存のResponsible AIフレームワークに挑戦する再帰的バリューチェーンを生成する方法に関する洞察が得られることを論じる。 AIパイプラインのフレーム化、データ分散、トレーニング体制、アーキテクチャ、機能ストア、トランスファー学習のための概念ツールを導入します。 学際的手法を用いて,規制盲点の技術的基盤と哲学的コヒーレントな分析を開発する。 私たちの中心的な主張は、政策作成から逸脱しているものは、AIの技術的な運用と経済論理の両方を支えるものとなることのダイナミクスである、ということです。 これを解決するために、私たちは、Simondonianのテクノロジー哲学にインスパイアされたAIの正式な読解を推進し、AIライフサイクルをモデル化する彼の概念を再構築した。 より多くのデータがパフォーマンスを高め、パーソナライズを強化し、アプリケーションドメインを拡張するAIの自己強化ライフサイクル。 未来性は、フィードバック、適応、時間的再帰を可能にする機能ストアのようなインフラによって支えられている、再帰的に生成され、非軍事的なデータの性質を強調します。 私たちの介入は、パワーアシンメトリ、特にキャプチャ、トレーニング、デプロイメントのインフラが価値と意思決定に集中している技術的オリガルシをエスカレートする基盤になります。 効果的な規制は、これらのインフラ的・時間的ダイナミクスに対処する必要があると主張し、ライフサイクル監査、時間的トレーサビリティ、フィードバックアカウンタビリティ、再帰的透明性、再帰的再利用に反対する権利を含む措置を提案する。

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