論文の概要: Assessing High-Risk Systems: An EU AI Act Verification Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13907v1
- Date: Mon, 15 Dec 2025 21:24:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.499992
- Title: Assessing High-Risk Systems: An EU AI Act Verification Framework
- Title（参考訳）: ハイリスクシステムを評価する - EU AI Act Verification Framework
- Authors: Alessio Buscemi, Tom Deckenbrunnen, Fahria Kabir, Nishat Mowla, Kateryna Mishchenko,
- Abstract要約: EUにおけるAI法およびその他のAI関連規制の実施における中心的な課題は、法的義務を検証するための体系的なアプローチの欠如である。
最近の調査は、この規制の曖昧さが重大な負担と認識され、加盟国間で矛盾する準備が整ったことを示している。
本稿では,2つの基本的側面に沿ってコンプライアンス検証を組織化することで,このギャップを埋めるための包括的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05673443699623395
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A central challenge in implementing the AI Act and other AI-relevant regulations in the EU is the lack of a systematic approach to verify their legal mandates. Recent surveys show that this regulatory ambiguity is perceived as a significant burden, leading to inconsistent readiness across Member States. This paper proposes a comprehensive framework designed to help close this gap by organising compliance verification along two fundamental dimensions: the type of method (controls vs. testing) and the target of assessment (data, model, processes, and final product). Additionally, our framework maps core legal requirements to concrete verification activities, serving as a vital bridge between policymakers and practitioners, and aligning legal text with technical standards and best practices. The proposed approach aims to reduce interpretive uncertainty, promote consistency in assessment practices, and support the alignment of regulatory, ethical, and technical perspectives across the AI lifecycle.
- Abstract（参考訳）: EUにおけるAI法およびその他のAI関連規制の実施における中心的な課題は、法的義務を検証するための体系的なアプローチの欠如である。
最近の調査は、この規制の曖昧さが重大な負担と認識され、加盟国間で矛盾する準備が整ったことを示している。
本稿では,このギャップを埋めるための包括的枠組みを提案し,コンプライアンス検証を2つの基本的側面 – メソッドの種類(制御対テスト)と評価対象(データ,モデル,プロセス,最終製品)に沿って編成する。
さらに、我々のフレームワークは、中核となる法的要件を具体的な検証活動にマッピングし、政策立案者と実践者の重要な橋渡しとして役立ち、法的テキストを技術標準とベストプラクティスに整合させる。
提案されたアプローチは、解釈の不確実性を低減し、アセスメントプラクティスにおける一貫性を促進し、AIライフサイクル全体にわたる規制、倫理、技術的視点の整合性をサポートすることを目的としている。
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