論文の概要: Stop Saying "AI"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17729v2
• Date: Wed, 25 Feb 2026 16:18:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 16:16:21.270905
• Title: Stop Saying "AI"
• Title（参考訳）: 「AI」と言うのをやめる
• Authors: Nathan G. Wood, Scott Robbins, Eduardo Zegarra Berodt, Anton Graf von Westerholt, Michelle Behrndt, Hauke Budig, Daniel Kloock-Schreiber,
• Abstract要約: 「我々は軍事領域を事例研究として焦点をあて、軍事AIという包括的用語で捉えたシステムの緩やかな数えきれない分類を提示する。」 我々は、議論が実りある方向に進むためには、議論をより正確にし、AIが可能な限り議論から除外されることが不可欠である、と論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Across academia, industry, and government, ``AI'' has become central in research and development, regulatory debates, and promises of ever faster and more capable decision-making and action. In numerous domains, especially safety-critical ones, there are significant concerns over how ``AI'' may affect decision-making, responsibility, or the likelihood of mistakes (to name only a few categories of critique). However, for most critiques, the target is generally ``AI'', a broad term admitting many (types of) systems used for a variety of tasks and each coming with its own set of limitations, challenges, and potential use cases. In this article, we focus on the military domain as a case study and present both a loose enumerative taxonomy of systems captured under the umbrella term ``military AI'', as well as discussion of the challenges of each. In doing so, we highlight that critiques of one (type of) system will not always transfer to other (types of) systems. Building on this, we argue that in order for debates to move forward fruitfully, it is imperative that the discussions be made more precise and that ``AI'' be excised from debates to the extent possible. Researchers, developers, and policy-makers should make clear exactly what systems they have in mind and what possible benefits and risks attend the deployment of those particular systems. While we focus on AI in the military as an exemplar for the overall trends in discussions of ``AI'', the argument's conclusions are broad and have import for discussions of AI across a host of domains.
• Abstract（参考訳）: 学術、産業、政府全体で、'AI'は研究と開発、規制に関する議論、より迅速かつ有能な意思決定と行動の約束の中心となっている。 多くのドメイン、特に安全クリティカルなドメインでは、'AI'が意思決定や責任、ミスの可能性(批判のいくつかのカテゴリのみ)にどのように影響するか、重大な懸念がある。 しかし、ほとんどの批評家にとって、ターゲットは一般に 'AI' であり、様々なタスクに使用される多くの(タイプの)システムを認め、それぞれ独自の制限、課題、潜在的なユースケースを持っている。 本稿では,軍事領域を事例研究として取り上げ,「軍事AI」という傘の下に捕獲されたシステムの緩やかな数え切れない分類と,それぞれの課題について論じる。 そうすることで、1つの(タイプの)システムの批判が、必ずしも他の(タイプの)システムに移行するとは限らないことを強調します。 このことから,議論を円滑に進めるためには,議論をより的確に行うことが不可欠であり,議論から可能な限り「AI」を抽出することが不可欠である。 研究者、開発者、そして政策立案者は、彼らがどのシステムを念頭に置いていて、どのようなメリットやリスクが特定のシステムのデプロイに関与するかを明確にする必要がある。 我々は、'AI'の議論における全体的なトレンドの見本として、軍隊におけるAIに焦点を当てているが、議論の結論は広く、多くのドメインにわたるAIの議論のために輸入されている。

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