論文の概要: Big AI's Regulatory Capture: Mapping Industry Interference and Government Complicity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06806v1
- Date: Thu, 07 May 2026 18:07:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.531001
- Title: Big AI's Regulatory Capture: Mapping Industry Interference and Government Complicity
- Title（参考訳）: Big AIの規制キャプチャ - 業界干渉と政府のコンプライアンスをマッピングする
- Authors: Abeba Birhane, Riccardo Angius, William Agnew, Harshvardhan J. Pandit, Bhaskar Mitra, Roel Dobbe, Zeerak Talat,
- Abstract要約: コーポレートアクターによるAI規制の広範かつ多面的獲得の程度と深さを理解することが重要である。
まず,問題を包括的に理解するためのメカニズムの分類法を開発する。
我々の分析では、249のキャプチャ機構のインスタンスを特定し、多くの場合、そのようなキャプチャを合理化するための物語と共起する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.894837175061716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Over the past decade, the AI industry has come to exert an unprecedented economic, political and societal power and influence. It is therefore critical that we comprehend the extent and depth of pervasive and multifaceted capture of AI regulation by corporate actors in order to contend and challenge it. In this paper, we first develop a taxonomy of mechanisms enabling capture to provide a comprehensive understanding of the problem. Grounded in design science research (DSR) methodologies and extensive scoping review of existing literature and media reports, our taxonomy of capture consists of 27 mechanisms across five categories. We then develop an annotation template incorporating our taxonomy, and manually annotate and analyse 100 news articles. The purpose behind this analysis is twofold: validate our taxonomy and provide a novel quantification of capture mechanisms and dominant narratives. Our analysis identifies 249 instances of capture mechanisms, often co-occurring with narratives that rationalise such capture. We find that the most recurring categories of mechanisms are Discourse & Epistemic Influence, concerning narrative framing, and Elusion of law, related to violations and contentious interpretations of antitrust, privacy, copyright and labour laws. We further find that Regulation stifles innovation, Red tape and National Interest are the most frequently invoked narratives used to rationalise capture. We emphasize the extent and breadth of regulatory capture by coalescing forces -- Big AI and governments -- as something policy makers and the public ought to treat as an emergency. Finally, we put forward key lessons learned from other industries along with transferable tactics for uncovering, resisting and challenging Big AI capture as well as in envisioning counter narratives.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、AI産業は前例のない経済、政治的、社会的影響力と影響力を行使してきた。
したがって、企業アクターによるAI規制の広範かつ多面的獲得の程度と深さを理解して、それに反対し、挑戦することが重要である。
本稿では,まず,問題を包括的に理解するためのメカニズムの分類法を開発する。
デザインサイエンス研究 (DSR) の方法論と既存の文献およびメディアレポートの広範なスコーピングレビューに基づいて, 捕獲の分類は5つのカテゴリにまたがって27のメカニズムから構成される。
次に、分類を取り入れたアノテーションテンプレートを開発し、手動で100のニュース記事の注釈と分析を行う。
この分析の背景にある2つの目的は、我々の分類を検証し、捕獲機構と支配的な物語の新たな定量化を提供することである。
我々の分析では、249のキャプチャ機構のインスタンスを特定し、多くの場合、そのようなキャプチャを合理化するための物語と共起する。
最も繰り返されるメカニズムは、談話と疫学の影響であり、物語のフレーミングに関するものであり、反トラスト法、プライバシー法、著作権法、労働法の違反や批判的な解釈に関連する法律の効用である。
さらに我々は、レギュレーションがイノベーションを弱め、レッドテープとナショナル・エンタテインメントが、捕獲を合理化するのに最も頻繁に使用される物語であることに気付きました。
我々は、政策立案者や国民が緊急措置として扱うべきものであるとして、大規模AIと政府による規制強化の程度と幅を強調している。
最後に、私たちは他の業界から学んだ重要な教訓と、ビッグAIキャプチャーの発見、抵抗、挑戦のためのトランスファー可能な戦術、およびカウンターナラティブの想定について述べました。
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