論文の概要: Impact Matters! An Audit Method to Evaluate AI Projects and their Impact for Sustainability and Public Interest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13936v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 13:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.318334
• Title: Impact Matters! An Audit Method to Evaluate AI Projects and their Impact for Sustainability and Public Interest
• Title（参考訳）: AIプロジェクト評価のための監査手法と持続可能性と公共の関心に対する影響
• Authors: Theresa Züger, Laura State, Lena Winter,
• Abstract要約: 本研究では,具体的なAIプロジェクトを評価する定性的な監査手法であるImpact-AI-methodを紹介する。 この方法は、プロジェクトのガバナンス構造、変化の理論、AIモデルとデータ特性、社会的、環境的、経済的影響を捉える。 これは再利用可能な青写真として意図されており、どちらもAIの「良い」主張に関する公的な議論を伝え、AIシステムの透明性の創造をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.417190985719517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The overall rapid increase of artificial intelligence (AI) use is linked to various initiatives that propose AI 'for good'. However, there is a lack of transparency in the goals of such projects, as well as a missing evaluation of their actual impacts on society and the planet. We close this gap by proposing public interest and sustainability as a regulatory dual-concept, together creating the necessary framework for a just and sustainable development that can be operationalized and utilized for the assessment of AI systems. Based on this framework, and building on existing work in auditing, we introduce the Impact-AI-method, a qualitative audit method to evaluate concrete AI projects with respect to public interest and sustainability. The interview-based method captures a project's governance structure, its theory of change, AI model and data characteristics, and social, environmental, and economic impacts. We also propose a catalog of assessment criteria to rate the outcome of the audit as well as to create an accessible output that can be debated broadly by civil society. The Impact-AI-method, developed in a transdisciplinary research setting together with NGOs and a multi-stakeholder research council, is intended as a reusable blueprint that both informs public debate about AI 'for good' claims and supports the creation of transparency of AI systems that purport to contribute to a just and sustainable development.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の利用の全般的な急速な増加は、AIを「善意」として提案するさまざまなイニシアチブと結びついている。 しかし、そのようなプロジェクトの目標には透明性が欠如しており、社会や地球に対する実際の影響の欠如が評価されている。 このギャップを埋めるために、規制の二重概念として公共の関心と持続可能性を提案し、AIシステムの評価のために運用および利用可能な、公正で持続可能な開発に必要なフレームワークを作成します。 この枠組みをベースとして,公益と持続可能性に関する具体的なAIプロジェクトを評価する定性的な監査手法であるImpact-AI-methodを導入する。 インタビューベースの手法は、プロジェクトのガバナンス構造、変化の理論、AIモデルとデータ特性、社会的、環境的、経済的影響をキャプチャする。 また,監査の結果を評価するための評価基準のカタログを提案し,市民社会によって広く議論されるような,アクセス可能なアウトプットを作成する。 Impact-AI-methodは、NGOやマルチステークホルダーリサーチカウンシルとともに、超学際的な研究環境で開発されたもので、AIの“良い”主張に関する一般の議論を知らせる再利用可能な青写真として意図されており、公正で持続可能な開発に貢献するAIシステムの透明性の創造を支援する。

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