論文の概要: SCOR: A Framework for Responsible AI Innovation in Digital Ecosystems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10653v1
- Date: Fri, 12 Sep 2025 19:29:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.715335
- Title: SCOR: A Framework for Responsible AI Innovation in Digital Ecosystems
- Title（参考訳）: SCOR: デジタルエコシステムにおける責任あるAIイノベーションのためのフレームワーク
- Authors: Mohammad Saleh Torkestani, Taha Mansouri,
- Abstract要約: AI駆動のデジタルエコシステムは、テクノロジー企業、規制当局、アクセラレーター、市民社会など、さまざまな利害関係者にまたがっている。
本稿では,これらのマルチアクタネットワークにアカウンタビリティ,公正性,傾斜性を組み込むための4ピラーフレームワーク(SCOR)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2864713389096699
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI-driven digital ecosystems span diverse stakeholders including technology firms, regulators, accelerators and civil society, yet often lack cohesive ethical governance. This paper proposes a four-pillar framework (SCOR) to embed accountability, fairness, and inclusivity across such multi-actor networks. Leveraging a design science approach, we develop a Shared Ethical Charter(S), structured Co-Design and Stakeholder Engagement protocols(C), a system of Continuous Oversight and Learning(O), and Adaptive Regulatory Alignment strategies(R). Each component includes practical guidance, from lite modules for resource-constrained start-ups to in-depth auditing systems for larger consortia. Through illustrative vignettes in healthcare, finance, and smart city contexts, we demonstrate how the framework can harmonize organizational culture, leadership incentives, and cross-jurisdictional compliance. Our mixed-method KPI design further ensures that quantitative targets are complemented by qualitative assessments of user trust and cultural change. By uniting ethical principles with scalable operational structures, this paper offers a replicable pathway toward responsible AI innovation in complex digital ecosystems.
- Abstract（参考訳）: AI駆動のデジタルエコシステムは、テクノロジー企業、規制当局、アクセラレーター、市民社会など多様な利害関係者にまたがるが、しばしば結束した倫理的ガバナンスを欠いている。
本稿では,これらのマルチアクタネットワークにアカウンタビリティ,公正性,傾斜性を組み込むための4ピラーフレームワーク(SCOR)を提案する。
デザインサイエンスアプローチを活用することで、共有倫理憲章(S)、構造化された共設計・ステークホルダエンゲージメントプロトコル(C)、継続的監視・学習(O)システム、適応的規制調整戦略(R)を開発する。
各コンポーネントには、リソース制約のあるスタートアップのためのライトモジュールから、より大きなコンソーシアムのための詳細な監査システムまで、実用的なガイダンスが含まれている。
医療、金融、スマートシティのコンテキストにおける実証的なヴィグネットを通じて、このフレームワークが組織文化、リーダーシップのインセンティブ、および相互判断的コンプライアンスをどのように調和させるかを実証する。
我々の混成KPI設計は、定量的な目標がユーザ信頼と文化的変化の質的な評価によって補完されることをさらに保証します。
スケーラブルな運用構造と倫理的原則を結合することにより、複雑なデジタルエコシステムにおけるAIイノベーションへの複製可能な経路を提供する。
関連論文リスト
- Never Compromise to Vulnerabilities: A Comprehensive Survey on AI Governance [211.5823259429128]
本研究は,本質的セキュリティ,デリバティブ・セキュリティ,社会倫理の3つの柱を中心に構築された,技術的・社会的次元を統合した包括的枠組みを提案する。
我々は,(1)防衛が進化する脅威に対して失敗する一般化ギャップ,(2)現実世界のリスクを無視する不適切な評価プロトコル,(3)矛盾する監視につながる断片的な規制,の3つの課題を特定する。
私たちのフレームワークは、研究者、エンジニア、政策立案者に対して、堅牢でセキュアなだけでなく、倫理的に整合性があり、公的な信頼に値するAIシステムを開発するための実用的なガイダンスを提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-12T09:42:56Z) - From Firms to Computation: AI Governance and the Evolution of Institutions [0.0]
本稿は,多段階選択理論,Aoki の計算プロセスとしての企業観,Ostrom の設計原理の3つの枠組みを合成する。
我々は,AI関連のリスクに対処するアライメントメカニズムとして,選択を組織レベルで同時に運用するフレームワークを開発し,ゲーム理論アーキテクチャによる分散推論を実装し,オストロムスタイルのルールは進化する。
私たちは、組織層をまたいだ人間とAIの整合性を運用し、スケーラブルで適応的で包括的なAIシステムのガバナンスを可能にする一連の設計原則を提案して、結論付けました。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-18T02:52:58Z) - Reconfiguring Digital Accountability: AI-Powered Innovations and Transnational Governance in a Postnational Accounting Context [0.0]
我々は、説明責任がグローバルな社会技術ネットワーク内で共構築されていると論じる。
我々は、会計分野における責任、合法、そしてグローバルに受け入れられるAIの採用を促進するための2つの戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-30T21:56:37Z) - Enterprise Architecture as a Dynamic Capability for Scalable and Sustainable Generative AI adoption: Bridging Innovation and Governance in Large Organisations [55.2480439325792]
生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、イノベーションを促進し、多くの産業におけるガバナンスを再形成する可能性を持つ強力な新技術である。
しかし、テクノロジの複雑さ、ガバナンスのギャップ、リソースのミスアライメントなど、GenAIをスケールする上で大きな課題に直面している。
本稿では、大企業におけるGenAI導入の複雑な要件をエンタープライズアーキテクチャ管理が満たす方法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-09T07:41:33Z) - Media and responsible AI governance: a game-theoretic and LLM analysis [61.132523071109354]
本稿では,信頼できるAIシステムを育成する上での,AI開発者,規制当局,ユーザ,メディア間の相互作用について検討する。
進化的ゲーム理論と大言語モデル(LLM)を用いて、異なる規制体制下でこれらのアクター間の戦略的相互作用をモデル化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-12T21:39:38Z) - Towards Developing Ethical Reasoners: Integrating Probabilistic Reasoning and Decision-Making for Complex AI Systems [4.854297874710511]
計算倫理フレームワークは、複雑な実環境で動作するAIと自律システムにとって不可欠である。
既存のアプローチは、倫理原則を動的で曖昧な文脈に組み込むために必要な適応性に欠けることが多い。
本稿では,中間表現,確率論的推論,知識表現を組み合わせた総合的メタレベルフレームワークの構築に必要な要素について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-28T17:25:11Z) - TOAST Framework: A Multidimensional Approach to Ethical and Sustainable AI Integration in Organizations [0.38073142980732994]
本稿では,TOAST(Trustworthy,Optimized,Adaptable,Socio-Technologically harmonious)フレームワークを紹介する。
信頼性、説明責任、技術的進歩、適応性、社会技術的調和に焦点を当てている。
医療ケーススタディにおけるTOASTフレームワークの基盤として,本論文は,その実用性と理論的健全性について,頑健な評価を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-07T05:13:39Z) - Decentralized Governance of Autonomous AI Agents [0.0]
ETHOSは、ブロックチェーン、スマートコントラクト、分散自律組織(DAO)など、Web3テクノロジを活用する分散ガバナンス(DeGov)モデルである。
AIエージェントのグローバルレジストリを確立し、動的リスク分類、比例監視、自動コンプライアンス監視を可能にする。
合理性、倫理的根拠、ゴールアライメントの哲学的原則を統合することで、ETHOSは信頼、透明性、参加的ガバナンスを促進するための堅牢な研究アジェンダを作ることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-22T18:01:49Z) - Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content
(AIGC) Toward Effective Content Creation [75.73229320559996]
本稿では,AIGCとSemComの統合の概念モデルを開発する。
AIGC技術を利用した新しいフレームワークが,意味情報のためのエンコーダおよびデコーダとして提案されている。
このフレームワークは、生成されたさまざまなタイプのコンテンツ、要求される品質、活用される意味情報に適応することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-09T13:17:21Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。