論文の概要: Incorporating AI Incident Reporting into Telecommunications Law and Policy: Insights from India

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09508v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 14:50:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.428155
• Title: Incorporating AI Incident Reporting into Telecommunications Law and Policy: Insights from India
• Title（参考訳）: 電気通信法と政策にAIインシデントを報告:インドからの洞察
• Authors: Avinash Agarwal, Manisha J. Nene,
• Abstract要約: 本稿では,電気通信AIインシデントの詳細と正確な定義を紹介する。 独自の規制上の懸念として認識されていると論じている。 本稿では、インドの既存のテレコムガバナンスにAIインシデントレポートを統合することに焦点を当てたポリシーレコメンデーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) into telecommunications infrastructure introduces novel risks, such as algorithmic bias and unpredictable system behavior, that fall outside the scope of traditional cybersecurity and data protection frameworks. This paper introduces a precise definition and a detailed typology of telecommunications AI incidents, establishing them as a distinct category of risk that extends beyond conventional cybersecurity and data protection breaches. It argues for their recognition as a distinct regulatory concern. Using India as a case study for jurisdictions that lack a horizontal AI law, the paper analyzes the country's key digital regulations. The analysis reveals that India's existing legal instruments, including the Telecommunications Act, 2023, the CERT-In Rules, and the Digital Personal Data Protection Act, 2023, focus on cybersecurity and data breaches, creating a significant regulatory gap for AI-specific operational incidents, such as performance degradation and algorithmic bias. The paper also examines structural barriers to disclosure and the limitations of existing AI incident repositories. Based on these findings, the paper proposes targeted policy recommendations centered on integrating AI incident reporting into India's existing telecom governance. Key proposals include mandating reporting for high-risk AI failures, designating an existing government body as a nodal agency to manage incident data, and developing standardized reporting frameworks. These recommendations aim to enhance regulatory clarity and strengthen long-term resilience, offering a pragmatic and replicable blueprint for other nations seeking to govern AI risks within their existing sectoral frameworks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)を通信インフラに統合することで、アルゴリズムバイアスや予測不可能なシステムの振る舞いといった、従来のサイバーセキュリティやデータ保護フレームワークの範囲外にある新たなリスクがもたらされる。 本稿では,従来型のサイバーセキュリティやデータ保護違反を超越したリスクカテゴリとして,通信AIインシデントの正確な定義と詳細なタイプロジについて紹介する。 独自の規制上の懸念として認識されていると論じている。 インドを水平AI法を欠いた司法管轄区域のケーススタディとして用いて、この論文は国の重要なデジタル規制を分析している。 この分析は、2023年の電気通信法、CERT-Inルール、2023年のデジタル個人データ保護法など、インドの既存の法的手段がサイバーセキュリティとデータ漏洩に焦点を当てており、パフォーマンス劣化やアルゴリズムバイアスなど、AI固有の運用インシデントに対する重大な規制上のギャップを生じさせていることを明らかにしている。 また、既存のAIインシデントリポジトリの公開と制限に関する構造的障壁についても検討する。 これらの知見に基づき、インドの既存のテレコムガバナンスにAIインシデントレポートを統合することに焦点を当てた、ターゲットとなるポリシーレコメンデーションを提案する。 主な提案には、リスクの高いAI障害の報告を強制すること、インシデントデータを管理するためのnodal agencyとして既存の政府機関を指定すること、標準化されたレポートフレームワークの開発などが含まれる。 これらの勧告は、規制の明確性を高め、長期的なレジリエンスを強化することを目的としており、既存のセクターフレームワーク内でAIリスクを管理しようとする他の国に対して、実用的でレプリカ可能な青写真を提供する。

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