論文の概要: Governing frontier general-purpose AI in the public sector: adaptive risk management and policy capacity under uncertainty through 2030

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06215v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 19:03:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.645568
• Title: Governing frontier general-purpose AI in the public sector: adaptive risk management and policy capacity under uncertainty through 2030
• Title（参考訳）: 公共セクターにおけるフロンティアの汎用AIの統治--2030年までの不確実性の下での適応的リスク管理と政策能力
• Authors: Fabio Correa Xavier,
• Abstract要約: 論文では、フロンティアAIのための公共ガバナンスは、適応的なリスク管理、シナリオ対応の規制、社会技術的変革に基づくべきであると論じている。 政府におけるAIの採用は、組織の監視、公共セクター機関のダイナミクス、データコラボレーション能力にどのように依存するかを調べる。 効果的なAIガバナンスには、より強力なポリシキャパシティ、より明確な責任割り当て、さまざまな技術的未来にわたって堅牢なガバナンスメカニズムが必要である、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The governance of frontier general-purpose artificial intelligence has become a public-sector problem of institutional design, not merely a technical issue of model performance. Recent evidence indicates that AI capabilities are advancing rapidly, though unevenly, while knowledge about harms, safeguards, and effective interventions remains partial and lagged. This combination creates a difficult policy condition: governments must decide under uncertainty, across multiple plausible trajectories of progress through 2030, and in environments where adoption outcomes depend on organizational routines, data arrangements, accountability structures, and public values. This article argues that public governance for frontier AI should be based on adaptive risk management, scenario-aware regulation, and sociotechnical transformation rather than static compliance models. Drawing on the International AI Safety Report 2026, OECD foresight and policy documents, and recent scholarship in digital government, the article first reconstructs the conceptual foundations of the 'evidence dilemma', differentiated AI risk categories, and the limits of prediction. It then examines how AI adoption in government depends on organizational redesign, public-sector institutional dynamics, and data collaboration capacity. On that basis, it proposes an adaptive governance framework for public institutions that integrates capability monitoring, risk tiering, conditional controls, institutional learning, and standards-based interoperability. The article concludes that effective AI governance requires stronger policy capacity, clearer allocation of responsibility, and governance mechanisms that remain robust across divergent technological futures.
• Abstract（参考訳）: フロンティアの汎用人工知能のガバナンスは、単にモデル性能の技術的な問題ではなく、制度設計の公共部門問題となっている。 最近の証拠は、AIの能力が急速に進歩していることを示している。 この組み合わせは難しい政策条件を生み出し、政府は不確実性の下で、2030年までの複数のもっともらしい進展の軌跡を越え、採用結果が組織的なルーチン、データアレンジメント、説明責任構造、公開価値に依存する環境において決定しなければならない。 この記事では、フロンティアAIのためのパブリックガバナンスは、静的コンプライアンスモデルではなく、適応型リスク管理、シナリオ対応規制、社会技術的変換に基づくべきである、と論じる。 国際AI安全レポート2026に基づき、OECDの監視と政策文書、デジタル政府における最近の奨学金に基づいて、この記事はまず「エビデンス・ジレンマ」の概念的基盤、AIリスクカテゴリの分化、予測の限界を再構築する。 次に、政府におけるAIの採用は、組織の再設計、公共部門制度のダイナミクス、データコラボレーション能力にどのように依存するかを調べる。 その基盤として、能力監視、リスク階層化、条件制御、制度学習、標準ベースの相互運用性を統合した公共機関のための適応型ガバナンスフレームワークを提案する。 この記事では、効果的なAIガバナンスには、より強力なポリシーキャパシティ、より明確な責任割り当て、さまざまな技術的未来にわたって堅牢なガバナンスメカニズムが必要である、と結論付けている。

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