論文の概要: Building an Open AIBOM Standard in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07070v1
- Date: Wed, 08 Oct 2025 14:32:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.559077
- Title: Building an Open AIBOM Standard in the Wild
- Title（参考訳）: オープンなAIBOM標準の構築
- Authors: Gopi Krishnan Rajbahadur, Keheliya Gallaba, Elyas Rashno, Arthit Suriyawongkul, Karen Bennet, Kate Stewart, Ahmed E. Hassan,
- Abstract要約: 本稿では、AI Bill of Materials AIBOM仕様の開発に関する詳細な経験報告を示す。
90以上のコントリビュータと構造化されたARサイクルを含む、グローバルでマルチステークホルダの取り組みを文書化しています。
その結果、仕様は4つの補完的なアプローチによって検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0578463541356635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern software engineering increasingly relies on open, community-driven standards, yet how such standards are created in fast-evolving domains like AI-powered systems remains underexplored. This paper presents a detailed experience report on the development of the AI Bill of Materials AIBOM specification, an extension of the ISO/IEC 5962:2021 Software Package Data Exchange (SPDX) software bill of materials (SBOM) standard, which captures AI components such as datasets and iterative training artifacts. Framed through the lens of Action Research (AR), we document a global, multi-stakeholder effort involving over 90 contributors and structured AR cycles. The resulting specification was validated through four complementary approaches: alignment with major regulations and ethical standards (e.g., EU AI Act and IEEE 7000 standards), systematic mapping to six industry use cases, semi-structured practitioner interviews, and an industrial case study. Beyond delivering a validated artefact, our paper documents the process of building the AIBOM specification in the wild, and reflects on how it aligns with the AR cycle, and distills lessons that can inform future standardization efforts in the software engineering community.
- Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアエンジニアリングは、オープンでコミュニティ主導の標準にますます依存している。
本稿では,ISO/IEC 5962:2021ソフトウェアパッケージデータ交換(SPDX)規格の拡張であるAI Bill of Materials AIBOM仕様の開発に関する詳細な報告を紹介する。
Action Research (AR)のレンズを通して、90人以上のコントリビュータと構造化されたARサイクルを含む、グローバルでマルチステークホルダーの取り組みを文書化します。
その結果得られた仕様は、4つの補完的なアプローチによって検証された: 主要な規則と倫理基準(例えば、EU AI ActとIEEE 7000標準)、システマティックな6つの産業ユースケースへのマッピング、半構造化された実践者インタビュー、産業ケーススタディ。
検証済みのアーティファクトの提供以外にも、私たちの論文では、AIBOM仕様を野放しに構築する過程を文書化しています。
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