論文の概要: Governance of AI-Generated Content: A Case Study on Social Media Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07814v2
- Date: Fri, 13 Mar 2026 00:41:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-16 13:35:07.451687
- Title: Governance of AI-Generated Content: A Case Study on Social Media Platforms
- Title(参考訳): AI生成コンテンツのガバナンス:ソーシャルメディアプラットフォームを事例として
- Authors: Lan Gao, Abani Ahmed, Oscar Chen, Margaux Reyl, Zayna Cheema, Nick Feamster, Chenhao Tan, Kurt Thomas, Marshini Chetty,
- Abstract要約: 我々は、40のソーシャルメディアプラットフォームにわたるAI生成コンテンツのガバナンスについて検討する。
わずか3分の2は、6つのテーマにまたがるAI生成コンテンツのガバナンスを明示的に記述している。
我々は、利害関係者や政策立案者がより直接的で包括的で、前向きなAI生成コンテンツガバナンスを開発することを提案します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.398544281931176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online platforms are seeing increasing amounts of AI-generated content -- text and other forms of media that are made or co-created with generative AI. This trend suggests platforms may need to establish governance frameworks, including policies and enforcement strategies for how users create, post, share, and engage with such content to encourage responsible use. We investigate the governance of AI-generated content across 40 popular social media platforms. Just over two-thirds explicitly describe governance of AI-generated content spanning six themes. Most platforms focus on moderating AI-generated content that violates established content rules and discloses AI-generated content. Fewer platforms -- those that are focused on creativity and knowledge-sharing -- address other issues such as ownership and monetization. Based on these findings, we suggest stakeholders and policymakers develop more direct, comprehensive, and forward-looking AI-generated content governance, as well as tools and education for users about the use of such content.
- Abstract(参考訳): オンラインプラットフォームでは、生成AIで作成または共同作成されるテキストやその他のメディアといった、AI生成コンテンツが増えている。
この傾向は、プラットフォームがガバナンスフレームワークを確立する必要があることを示唆している。
我々は、40のソーシャルメディアプラットフォームにわたるAI生成コンテンツのガバナンスについて検討する。
わずか3分の2は、6つのテーマにまたがるAI生成コンテンツのガバナンスを明示的に記述している。
ほとんどのプラットフォームは、既存のコンテンツルールに違反し、AI生成コンテンツを開示するAI生成コンテンツをモデレートすることに焦点を当てている。
クリエイティビティやナレッジ共有に重点を置いているプラットフォームが,オーナシップや収益化といった他の問題に対処している。
これらの結果に基づき、利害関係者や政策立案者は、より直接的で包括的で、前向きなAI生成コンテンツガバナンスや、そのようなコンテンツの使用に関するユーザのためのツールや教育を開発することを推奨する。
関連論文リスト
- Generative AI and the Future of the Digital Commons: Five Open Questions and Knowledge Gaps [4.2431001054576996]
生成AIは、コミュニティによって作成、共有、維持される、自由でオープンなオンラインコンテンツの膨大なコレクションであるデジタルコモンズに大きく依存している。
GenAIの相互依存関係、デジタルコモンズの長期的な持続可能性、そして現在のAI開発プラクティスのエクイティを検討することが不可欠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-08T17:20:45Z) - Advancing Science- and Evidence-based AI Policy [163.43609502905707]
本稿では,AIの機会と課題に対処するために,エビデンスと政策の関係を最適化する方法の課題に取り組む。
i)AIのリスクとその効果的な緩和に関する研究、または(ii)これらのリスクに対処するための政策を提唱することで、この問題に対処する努力が増えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-02T23:20:58Z) - Advertising in AI systems: Society must be vigilant [4.995343972237369]
我々は、生成AIベースのシステムを通じて、商用コンテンツをどのように配信できるかを想像する。
広告主、消費者、プラットフォームの要求に基づき、商業的影響のあるAIシステムの設計原則を提案する。
次に、エンドユーザーがモデル出力から商業バイアスを特定し緩和するための戦略を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-23T23:29:12Z) - Educating a Responsible AI Workforce: Piloting a Curricular Module on AI Policy in a Graduate Machine Learning Course [2.117841684082203]
本稿では,2024年に大学院レベルの導入機械学習コースで試験された2段階の「AIポリシーモジュール」について述べる。
このモジュールは、他の技術的指向の学生をAIポリシーのトピックに巻き込むことに成功している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T20:16:56Z) - Mapping AI Ethics Narratives: Evidence from Twitter Discourse Between 2015 and 2022 [6.518657832967228]
この論文でTwitterは、AI倫理に関する論議を探求するオンライン公開の場として選ばれている。
研究フレームワークは、Twitter上のAI倫理に関する言論を一貫性のある読みやすい物語に変換する方法を示すために提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T09:08:44Z) - Guiding the Way: A Comprehensive Examination of AI Guidelines in Global Media [0.0]
本研究は17か国でメディア目的の37のAIガイドラインを分析した。
分析の結果,透明性,説明責任,公正性,プライバシ,ジャーナリスト価値の保存といった重要なテーマが明らかになった。
結果は、これらのガイドラインから生まれる共通原則とベストプラクティスを強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T22:47:56Z) - Particip-AI: A Democratic Surveying Framework for Anticipating Future AI Use Cases, Harms and Benefits [54.648819983899614]
汎用AIは、一般大衆がAIを使用してそのパワーを利用するための障壁を下げたようだ。
本稿では,AI利用事例とその影響を推測し,評価するためのフレームワークであるPartICIP-AIを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T19:12:37Z) - A Pathway Towards Responsible AI Generated Content [68.13835802977125]
我々は、AIGCの健全な開発と展開を妨げかねない8つの主要な懸念に焦点を当てている。
これらの懸念には、(1)プライバシー、(2)バイアス、毒性、誤情報、(3)知的財産(IP)、(4)堅牢性、(5)オープンソースと説明、(6)技術の乱用、(7)同意、信用、補償、(8)環境からのリスクが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T14:58:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。