論文の概要: Towards a Framework for Supporting the Ethical and Regulatory Certification of AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00084v1
- Date: Tue, 30 Sep 2025 08:54:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.172003
- Title: Towards a Framework for Supporting the Ethical and Regulatory Certification of AI Systems
- Title（参考訳）: AIシステムの倫理的・規制的認証を支援するフレームワークを目指して
- Authors: Fabian Kovac, Sebastian Neumaier, Timea Pahi, Torsten Priebe, Rafael Rodrigues, Dimitrios Christodoulou, Maxime Cordy, Sylvain Kubler, Ali Kordia, Georgios Pitsiladis, John Soldatos, Petros Zervoudakis,
- Abstract要約: CERTAINプロジェクトは、規制コンプライアンス、倫理基準、透明性をAIシステムに統合することを目的としている。
このフレームワークのコアコンポーネントを構築するための方法論的な手順を概説する。
CERTAINは、規制コンプライアンスを推進し、欧州標準に沿った責任あるAIイノベーションを促進することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.633165810707315
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence has rapidly become a cornerstone technology, significantly influencing Europe's societal and economic landscapes. However, the proliferation of AI also raises critical ethical, legal, and regulatory challenges. The CERTAIN (Certification for Ethical and Regulatory Transparency in Artificial Intelligence) project addresses these issues by developing a comprehensive framework that integrates regulatory compliance, ethical standards, and transparency into AI systems. In this position paper, we outline the methodological steps for building the core components of this framework. Specifically, we present: (i) semantic Machine Learning Operations (MLOps) for structured AI lifecycle management, (ii) ontology-driven data lineage tracking to ensure traceability and accountability, and (iii) regulatory operations (RegOps) workflows to operationalize compliance requirements. By implementing and validating its solutions across diverse pilots, CERTAIN aims to advance regulatory compliance and to promote responsible AI innovation aligned with European standards.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は急速に基盤技術となり、ヨーロッパの社会的・経済的景観に大きな影響を与えている。
しかし、AIの普及は、批判的な倫理的、法的、規制上の課題も引き起こす。
CERTAIN(Certification for Ethical and Regulatory Transparency in Artificial Intelligence)プロジェクトは、規制コンプライアンス、倫理基準、透明性をAIシステムに統合する包括的なフレームワークを開発することで、これらの問題に対処する。
本稿では,このフレームワークのコアコンポーネントを構築するための方法論的手順について概説する。
具体的には、
(i)構造化AIライフサイクル管理のための機械学習操作(MLOps)
(II)トレーサビリティと説明責任を保証するオントロジー駆動型データ系統追跡
(iii)コンプライアンス要件を運用するための規制運用(RegOps)ワークフロー。
CERTAINは、さまざまなパイロットにまたがるソリューションの実装と検証によって、規制のコンプライアンスを向上し、欧州標準に沿った責任あるAIイノベーションを促進することを目指している。
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