論文の概要: Attracting Commercial Artificial Intelligence Firms to Support National Security through Collaborative Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17931v1
- Date: Mon, 20 Oct 2025 15:11:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.359725
- Title: Attracting Commercial Artificial Intelligence Firms to Support National Security through Collaborative Contracts
- Title（参考訳）: 協力契約による国家安全保障支援のための商用人工知能企業の誘致
- Authors: Andrew Bowne,
- Abstract要約: この論文は、契約法と調達の枠組みが最も重要な障害であると主張している。
参加者のサンプルからのインタビューは、AI産業がなぜそのような認識を持つのかを説明している。
結論として、商用AI企業は、ビジネスや技術の考慮事項と整合した契約に魅了されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13792534815661767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unlike other military technologies driven by national security needs and developed with federal funding, AI is predominantly funded and advanced by commercial industry for civilian applications. However, there is a lack of understanding of the reasons commercial AI firms decide to work with the DoD or choose to abstain from the defence market. This thesis argues that the contract law and procurement framework are among the most significant obstacles. This research indicates that the commercial AI industry actually views the DoD as an attractive customer. However, this attraction is despite the obstacles presented by traditional contract law and procurement practices used to solicit and award contracts. Drawing on social exchange theory, this thesis introduces a theoretical framework, optimal buyer theory, to understand the factors that influence a commercial decision to engage with the DoD. Interviews from a sample of the participants explain why the AI industry holds such perceptions, opinions, and preferences about contracts generally and the DoD, specifically, in its role as a customer. This thesis concludes that commercial AI firms are attracted to contracts that are consistent with their business and technology considerations. Additionally, it develops best practices for leveraging existing contract law, primarily other transaction authority, to align contracting practices with commercial preferences and the machine learning development and deployment lifecycle.
- Abstract（参考訳）: 国家安全保障の要求によって推進され、連邦政府の資金で開発された他の軍事技術とは異なり、AIは主に民間用途の商用産業によって資金提供され、進歩している。
しかし、商用AI企業がDoDと協力するか、あるいは防衛市場から離脱するかを決める理由について、理解されていない。
この論文は、契約法と調達の枠組みが最も重要な障害であると主張している。
この研究は、商用AI産業が実際にDoDを魅力的な顧客と見なしていることを示している。
しかし、この魅力は、従来の契約法や、契約の誘致や授与に使用される調達慣行によってもたらされる障害にも拘わらずである。
社会的交換理論に基づいて、この論文は、DoDに関わる商業的決定に影響を与える要因を理解するための理論的枠組み、最適買い手理論を導入している。
参加者のサンプルからのインタビューは、AI産業が一般的に契約に関する認識、意見、好みを持っている理由、特に顧客としてのDoDの役割について説明している。
この論文は、商用AI企業はビジネスや技術の考慮事項と整合した契約に惹かれている、と結論付けている。
さらに、既存の契約法(主に他の取引機関)を活用するためのベストプラクティスを開発し、契約の慣行を商業的嗜好と機械学習開発とデプロイメントライフサイクルに整合させる。
関連論文リスト
- AI Agents and the Law [17.712990593093316]
我々は、エージェントの技術的な概念が、エージェンシーの社会法的概念の一部を追跡するが、全てではないことを示す。
機関法における暗黙の権威とAIにおける価値アライメントの原理の相関について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-12T01:18:48Z) - Resource Rational Contractualism Should Guide AI Alignment [69.07915246220985]
契約主義的アライメントは、多様な利害関係者が支持する合意の中で決定を下すことを提案する。
我々は、AIシステムが合理的な当事者が形成する合意を近似する枠組みであるリソース・リアリズムを提案する。
RRC対応エージェントは、効率的に機能するだけでなく、変化する人間の社会世界への適応と解釈を動的に行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-20T18:57:13Z) - Ten Principles of AI Agent Economics [34.771189554393096]
AIエージェントは、特殊なツールから、社会的および経済的エコシステムのダイナミックな参加者へと進化している。
彼らの自律性と意思決定能力は、産業、職業、そして人間の生活に大きな影響を与える可能性がある。
本稿では、AIエージェント経済の10の原則を提示し、AIエージェントがどのように意思決定を行い、社会的相互作用に影響を与え、より広い経済に参加するかを理解するための枠組みを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-26T17:52:44Z) - Agents Require Metacognitive and Strategic Reasoning to Succeed in the Coming Labor Markets [53.0367886783772]
労働市場は、不適切な選択、モラルハザード、評判の経済力に影響を受けている。
エージェントはメタ認知的および戦略的推論を使用して効果的に実行する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-26T15:22:04Z) - Governing AI Agents [0.2913760942403036]
本項では、主エージェント問題に関する経済理論と、機関関係に関する共通法学説を概観する。
それは、情報非対称性、差別的権威、忠誠といった問題を含む、AIエージェントから生じる問題を特定する。
包括性、可視性、責任のガバナンス原則をサポートするためには、新しい技術的および法的基盤が必要である、と氏は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-14T07:55:18Z) - Do Responsible AI Artifacts Advance Stakeholder Goals? Four Key Barriers Perceived by Legal and Civil Stakeholders [59.17981603969404]
責任あるAI(RAI)コミュニティは、透明性を促進し、AIシステムのガバナンスをサポートするために、多数のプロセスとアーティファクトを導入している。
我々は、責任あるAI活動に関する政策と擁護を通知する19の政府、法律、市民社会の利害関係者と半構造化されたインタビューを行う。
我々は、これらの信念を4つの障壁にまとめて、RAIアーティファクトが(必然的に)市民社会、政府、産業間での権力関係を再構成する方法を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T00:14:37Z) - Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair
Decision-Making [69.44075077934914]
責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。
この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。
オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z) - Artificial intelligence and renegotiation of commercial lease contracts
affected by pandemic-related contingencies from Covid-19. The project
A.I.A.Co [3.789099453188399]
本稿では,人工知能(AI)を用いて,コビッド19号の緊急時の法的問題を解決する可能性について検討する。
イタリア法制度が「維持」救済を容認するかどうかをまず検討し,契約の終了を回避した。
次に、AIベースの予測フレームワークの完全かつ技術的な説明を行い、(訴訟の過程で)治安判事と当事者が商業リース契約のレンタルを再開することを支援することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-14T22:04:26Z) - Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary
Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。
私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。
我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z) - Learning from Learning Machines: Optimisation, Rules, and Social Norms [91.3755431537592]
経済的な実体の行動に最も類似したAIの領域は道徳的に良い意思決定の領域であるようだ。
近年のAIにおけるディープラーニングの成功は、そのような問題を解決するための明示的な仕様よりも暗黙的な仕様の方が優れていることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-29T17:42:06Z)
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。