論文の概要: AI Regulation in Telecommunications: A Cross-Jurisdictional Legal Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22211v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 08:30:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.458243
• Title: AI Regulation in Telecommunications: A Cross-Jurisdictional Legal Study
• Title（参考訳）: 電気通信におけるAI規制
• Authors: Avinash Agarwal, Peeyush Agarwal, Manisha J. Nene,
• Abstract要約: 本論では,10ヶ国における政策指標の比較法的研究を行う。 通信、サイバーセキュリティ、データ保護、AI法が、インフラにおけるAI関連のリスクにどのようにアプローチするかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6117371161379207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Artificial Intelligence (AI) becomes increasingly embedded in critical digital infrastructure, including telecommunications, its integration introduces new risks that existing regulatory frameworks are ill-prepared to address. This paper conducts a comparative legal study of policy instruments across ten countries, examining how telecom, cybersecurity, data protection, and AI laws approach AI-related risks in infrastructure. The study finds that regulatory responses remain siloed, with minimal coordination across these domains. Most frameworks still prioritize traditional cybersecurity and data protection concerns, offering limited recognition of AI-specific vulnerabilities such as model drift, opaque decision-making, and algorithmic bias. Telecommunications regulations, in particular, exhibit little integration of AI considerations, despite AI systems increasingly supporting critical network operations. The paper identifies a governance gap where oversight remains fragmented and reactive, while AI reshapes the digital infrastructure. It provides a foundation for more coherent and anticipatory regulatory strategies spanning technological and institutional boundaries.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が通信を含む重要なデジタルインフラにますます浸透するにつれ、既存の規制フレームワークが対応できない新たなリスクがもたらされる。 本稿では,10カ国を対象に,通信,サイバーセキュリティ,データ保護,およびAI法が,インフラストラクチャにおけるAI関連リスクにどのようにアプローチするかを,比較法的に検討する。 研究によると、規制の反応はサイロ化され続けており、これらの領域間の調整は最小限である。 ほとんどのフレームワークは従来型のサイバーセキュリティとデータ保護の懸念を優先し、モデルドリフトや不透明な意思決定、アルゴリズムバイアスといったAI固有の脆弱性を限定的に認識する。 特に電気通信規制は、重要なネットワーク操作をますますサポートするAIシステムにもかかわらず、AIの考慮事項をほとんど統合していない。 論文では、監視が断片化され、リアクティブのままであるガバナンスギャップを特定し、AIはデジタルインフラストラクチャを再認識する。 技術と制度の境界にまたがるより一貫性と予測的な規制戦略の基礎を提供する。

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