論文の概要: Can AI be Auditable?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00575v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 12:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.343236
• Title: Can AI be Auditable?
• Title（参考訳）: AIは監査可能であるか?
• Authors: Himanshu Verma, Kirtan Padh, Eva Thelisson,
• Abstract要約: オーディタビリティ(Auditability)とは、倫理的、法的、技術的基準に準拠するために独立して評価されるAIシステムの能力である。 この章では、EU AI Actなどの新たな規制フレームワークを通じて、監査容易性がどのように形式化されているかを論じている。 技術的不透明さ、一貫性のないドキュメントプラクティス、標準化された監査ツールとメトリクスの欠如など、AI監査可能性に直面する課題を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0260353258798625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Auditability is defined as the capacity of AI systems to be independently assessed for compliance with ethical, legal, and technical standards throughout their lifecycle. The chapter explores how auditability is being formalized through emerging regulatory frameworks, such as the EU AI Act, which mandate documentation, risk assessments, and governance structures. It analyzes the diverse challenges facing AI auditability, including technical opacity, inconsistent documentation practices, lack of standardized audit tools and metrics, and conflicting principles within existing responsible AI frameworks. The discussion highlights the need for clear guidelines, harmonized international regulations, and robust socio-technical methodologies to operationalize auditability at scale. The chapter concludes by emphasizing the importance of multi-stakeholder collaboration and auditor empowerment in building an effective AI audit ecosystem. It argues that auditability must be embedded in AI development practices and governance infrastructures to ensure that AI systems are not only functional but also ethically and legally aligned.
• Abstract（参考訳）: オーディタビリティは、AIシステムのライフサイクルを通じて倫理的、法的、技術的標準に準拠するために独立して評価される能力として定義される。 この章では、ドキュメンテーションやリスクアセスメント、ガバナンス構造を委任するEU AI Actなど、新たな規制フレームワークを通じて監査が形式化されている方法について論じている。 技術的不透明さ、一貫性のないドキュメントプラクティス、標準化された監査ツールとメトリクスの欠如、既存の責任を持つAIフレームワーク内の矛盾する原則など、AI監査可能性に直面するさまざまな課題を分析している。 この議論は、オーディショナビリティを大規模に運用するための明確なガイドライン、調和した国際規則、堅牢な社会技術方法論の必要性を強調している。 この章は、効果的なAI監査エコシステムを構築する上で、マルチステークホルダーのコラボレーションと監査権限の重要性を強調して締めくくっている。 監査性はAI開発プラクティスやガバナンスインフラストラクチャに埋め込まれて,AIシステムが機能的だけでなく,倫理的にも法的に整合していることを保証する必要がある,と氏は主張する。

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