論文の概要: Competing Visions of Ethical AI: A Case Study of OpenAI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16513v1
- Date: Fri, 23 Jan 2026 07:26:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.589344
- Title: Competing Visions of Ethical AI: A Case Study of OpenAI
- Title（参考訳）: 倫理的AIの競争的ビジョン:OpenAIを事例として
- Authors: Melissa Wilfley, Mengting Ai, Madelyn Rose Sanfilippo,
- Abstract要約: 倫理的AI談話を分析したOpenAIの事例研究の結果を報告する。
OpenAIの公開談話は、どのようにして「倫理」、「安全」、「アライメント」、それに付随する概念を時間をかけて活用し、現実のフレーミングに関する言論のシグナルは何か。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.927883399145545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Introduction. AI Ethics is framed distinctly across actors and stakeholder groups. We report results from a case study of OpenAI analysing ethical AI discourse. Method. Research addressed: How has OpenAI's public discourse leveraged 'ethics', 'safety', 'alignment' and adjacent related concepts over time, and what does discourse signal about framing in practice? A structured corpus, differentiating between communication for a general audience and communication with an academic audience, was assembled from public documentation. Analysis. Qualitative content analysis of ethical themes combined inductively derived and deductively applied codes. Quantitative analysis leveraged computational content analysis methods via NLP to model topics and quantify changes in rhetoric over time. Visualizations report aggregate results. For reproducible results, we have released our code at https://github.com/famous-blue-raincoat/AI_Ethics_Discourse. Results. Results indicate that safety and risk discourse dominate OpenAI's public communication and documentation, without applying academic and advocacy ethics frameworks or vocabularies. Conclusions. Implications for governance are presented, along with discussion of ethics-washing practices in industry.
- Abstract（参考訳）: はじめに。
AI倫理は、アクターとステークホルダーグループの間で明確にフレーム化されている。
倫理的AI談話を分析したOpenAIの事例研究の結果を報告する。
方法。
OpenAIの公開談話は、どのようにして「倫理」、「安全」、「アライメント」、それに隣接する概念を時間をかけて活用し、実際にフレーミングに関する言論のシグナルは何か?
一般の観衆とのコミュニケーションと学術的な観衆とのコミュニケーションを区別した構造化コーパスを公開資料から収集した。
分析。
帰納的法則と帰納的法則を組み合わせた倫理的主題の質的内容分析
定量的分析は、NLPによる計算内容分析手法を利用してトピックをモデル化し、時間とともにレトリックの変化を定量化する。
可視化は集計結果を報告する。
再現可能な結果を得るために、私たちはhttps://github.com/famous-blue-raincoat/AI_Ethics_Discourse.comでコードを公開しました。
結果。
その結果、学術・擁護倫理の枠組みや語彙を適用することなく、安全とリスクの議論がOpenAIの公開コミュニケーションとドキュメントを支配していることが示唆された。
結論。
産業における倫理的洗浄の実践に関する議論とともに、ガバナンスの意味が提示される。
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