論文の概要: To Build or Not to Build? Factors that Lead to Non-Development or Abandonment of AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.28053v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 16:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.187883
• Title: To Build or Not to Build? Factors that Lead to Non-Development or Abandonment of AI Systems
• Title（参考訳）: 作るか作らないか?AIシステムの非開発や廃止につながる要因
• Authors: Shreya Chappidi, Jatinder Singh,
• Abstract要約: 本稿では,開発ライフサイクルを通じてAIの非開発・放棄に影響を与える要因について検討する。 我々は、倫理的懸念、ステークホルダーのフィードバック、開発ライフサイクルの課題、組織のダイナミクス、リソースの制約、法的/規制的な懸念という、AI放棄に寄与する6つの要因の分類法を開発する。 我々は、AIインシデントデータベースと実践者による実証調査を通じて、実世界のAIシステム放棄の事例データを収集し、システム展開の前と後の両方で放棄を促進する要因を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.632336345811387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Responsible AI research typically focuses on examining the use and impacts of deployed AI systems. Yet, there is currently limited visibility into the pre-deployment decisions to pursue building such systems in the first place. Decisions taken in the earlier stages of development shape which systems are ultimately released, and therefore represent potential, but underexplored, points for intervention. As such, this paper investigates factors influencing AI non-development and abandonment throughout the development lifecycle. Specifically, we first perform a scoping review of academic literature, civil society resources, and grey literature including journalism and industry reports. Through thematic analysis of these sources, we develop a taxonomy of six categories of factors contributing to AI abandonment: ethical concerns, stakeholder feedback, development lifecycle challenges, organizational dynamics, resource constraints, and legal/regulatory concerns. Then, we collect data on real-world case of AI system abandonment via an AI incident database and a practitioner survey to evidence and compare factors that drive abandonment both prior to and following system deployment. While academic responsible AI communities often emphasize ethical risks as reasons to not develop AI, our empirical analysis of these cases demonstrates the diverse, and often non-ethics-related, levers that motivate organizations to abandon AI development. Synthesizing evidence from our taxonomy and related case study analyses, we identify gaps and opportunities in current responsible AI research to (1) engage with the diverse range of levers that influence organizations to abandon AI development, and (2) better support appropriate (dis)engagement with AI system development.
• Abstract（参考訳）: 責任あるAI研究は一般的に、デプロイされたAIシステムの使用と影響を調べることに焦点を当てる。 しかし、そのようなシステムの構築を第一に追求する事前配備決定については、現時点では限定的な可視性がある。 最終的にシステムが解放される開発形態の初期段階において決定された決定は、潜在的に探索されていないが介入の要点を表す。 そこで本研究では,開発ライフサイクルを通じてAIの非開発・放棄に影響を与える要因について検討する。 具体的には、まず学術文献、市民社会資源、およびジャーナリズムや産業報告を含むグレー文学のスコーピングレビューを行う。 これらの資料を理論的に分析することにより、倫理的懸念、ステークホルダーのフィードバック、開発ライフサイクルの課題、組織的ダイナミクス、リソース制約、法的/規制的懸念という、AI放棄に寄与する6つの要因の分類法を開発する。 そして、AIインシデントデータベースと実践者による実証調査を通じて、実世界のAIシステム放棄の事例データを収集し、システム展開の前と後の両方で放棄を促進する要因を比較した。 学術的責任を持つAIコミュニティは、AIを開発しない理由として倫理的リスクを強調することが多いが、これらのケースの実証分析は、AI開発を放棄する組織を動機付ける多様で非倫理的なレバーを実証している。 我々の分類学および関連するケーススタディ分析から証拠を合成し、現在責任あるAI研究におけるギャップと機会を識別し、(1)AI開発を放棄する組織に影響を及ぼす多様なレバーに関わり、(2)AIシステム開発への適切な(分離)支援を改善する。

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