論文の概要: Report on the Designing Accountable Software Systems Workshop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02804v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 19:22:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.56087
• Title: Report on the Designing Accountable Software Systems Workshop
• Title（参考訳）: ソフトウェアシステム設計ワークショップ報告
• Authors: Catherine Albiston, Travis Breaux, Kat Dearstyne, Jane Cleland-Huang, Serge Egelman, Joan Feigenbaum, Lu Feng, Max Lindquist, Stephen Miner, Ruzica Piskac, Sarah Santos, Jordan Schmerge, Anmol Singhal, Maria Smith, Daniel Weitzner, Christopher Yoo,
• Abstract要約: ワークショップは、いくつかの研究の方向性に終止符を打った知識の協調的な体系化として実施された。 この発見には、説明責任組織における定義と責任を明確にすることの重要性が含まれる。 さらに、説明責任構造をソフトウェア設計プロセスに翻訳する方法を研究するために必要となる研究が特定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.019209577424792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Workshop on Designing Accountable Software Systems (DASS) was convened in November 2024 with support from the U.S. National Science Foundation to engage a wide range of current and future stakeholders from government, academia, and industry on the cross-disciplinary topic of accountability in software systems. Over two days, attendees engaged in a series of panels, invited talks, and breakout sessions covering: (1) the dimensions of accountability, including legal compliance as well as business and societal aspects and drivers; (2) a conceptual model of the various structures needed to realize accountability; (3) the sources of legal requirements that affect software; (4) the operationalization of legal requirements in software; (5) the requirements to preserve evidence needed to conduct investigations; and (6) a range of challenges and contextual factors beyond software that affect why some accountability structures succeed, while others fail. The workshop was conducted as a collaborative systematization of knowledge that culminated in several research directions. The findings include the importance of clarifying definitions and responsibilities within accountable organizations, which can affect whether those researching accountability are making assumptions that limit the generalizability of findings. Further research was also identified as needed to study the ways to improve the translation of accountability structures into the software design process while improving engagement with stakeholders, such as legislators, regulators, business executives and system developers. Finally, a key finding was the high demands that DASS-like research projects place on interdisciplinary teams: both in terms of team formation and sustainment, as well as, the specific demands of cross-disciplinary learning that covers both research methods, research dissemination, and career development.
• Abstract（参考訳）: 2024年11月、アメリカ国立科学財団(National Science Foundation)の支援を受けて、ソフトウェアシステムにおける説明責任に関する学際的な話題について、政府、学界、産業から現在および将来の幅広い利害関係者を巻き込むために、DASS (Designing Accountable Software Systems) ワークショップが開催された。 2日間にわたり、参加者は一連のパネル、招待講演、ブレイクアウトセッションに参加し、(1)法的コンプライアンスを含む説明責任の次元、ビジネスや社会的な側面やドライバ、(2)説明責任を実現するために必要な様々な構造の概念モデル、(3)ソフトウェアに影響を与える法的要件の源泉、(4)ソフトウェアにおける法的要件の運用、(5)調査を行うために必要な証拠を保存するための要件、(6)説明責任構造が成功する理由に影響を与えるソフトウェア以外の様々な課題と文脈的要因。 ワークショップは、いくつかの研究方向で終わる知識の協調的な体系化として実施された。 この発見は、説明責任組織における定義と責任を明確にすることの重要性を含み、説明責任の研究者が、発見の一般化性を制限する仮定を立てているかどうかに影響を及ぼす可能性がある。 さらなる研究は、説明責任構造をソフトウェア設計プロセスに翻訳し、立法、規制、ビジネスエグゼクティブ、システム開発者といった利害関係者との関わりを改善する方法を研究するために必要とされた。 最後に重要な発見は、DASSのような研究プロジェクトがチーム形成と持続の両面から、研究方法、研究普及、キャリア開発の両方をカバーする学際的学習の具体的な要求の両方において、学際的チームに対して行われる、という高い要求であった。

関連論文リスト

• Perspectives, Needs and Challenges for Sustainable Software Engineering Teams: A FinServ Case Study [0.5097809301149341]
  本研究は、金融サービス会社(FinServCo)に焦点をあて、IT機能における持続可能性の認識を調査するよう私たちを招いた。 インタビューと、上級管理職6名とソフトウェアエンジニア16名によるフォーカスグループを用いて、探索的質的なケーススタディを行った。 我々の研究は、持続可能性が組織レベル間でどのように認識されるかにおいて、明らかな相違を見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-15T21:21:02Z)
• Rigor in AI: Doing Rigorous AI Work Requires a Broader, Responsible AI-Informed Conception of Rigor [83.99510317617694]
  我々は、厳格なAI研究と実践が持つべきものに対するより広範な概念が必要とされると論じている。 我々は,AIコミュニティの作業に関する対話に有用な言語とフレームワークを提供することを目標としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T15:44:41Z)
• Challenges in designing research infrastructure software in multi-stakeholder contexts [1.1786249372283562]
  本研究では,マルチステークホルダ環境における自動ソフトウェア出版のための研究基盤ソフトウェア設計の課題について検討する。 研究ソフトウェア技術者(RSE)とインフラ施設職員(IF)にまたがる技術的、組織的、社会的要求を調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T09:50:30Z)
• A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems [93.8285345915925]
  推論(Reasoning)は、論理的推論、問題解決、意思決定を可能にする基本的な認知プロセスである。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、推論は高度なAIシステムを区別する重要な能力として浮上した。 我々は,(1)推論が達成される段階を定義するレジーム,(2)推論プロセスに関与するコンポーネントを決定するアーキテクチャの2つの側面に沿って既存の手法を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T01:27:49Z)
• Systematic Mapping Study on Requirements Engineering for Regulatory Compliance of Software Systems [17.03076288786146]
  SIPS(Software-Intensive Products and Services)に影響を与える規制の多様性と複雑さが増す中、ソフトウェアエンジニアは規制の精査に対処する必要がある。 他の交渉不可能な要件と同様に、SIPSコンプライアンスは要求工学(RE)において早期に対処すべきである。 本研究は、ソフトウェアREにおける技術の現状とSIPSの規制遵守への貢献について、構造化された概要の要求に対処するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T10:04:14Z)
• Report of the 1st Workshop on Generative AI and Law [78.62063815165968]
  本報告では、生成AIと法に関する第1回ワークショップ(GenLaw)の開催状況について述べる。 コンピュータサイエンスと法学の実践者や学者の学際的なグループが集まり、ジェネレーティブAI法がもたらす技術的、教義的、政策上の課題について議論した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T04:13:37Z)
• Challenges in aligning requirements engineering and verification in a large-scale industrial context [7.92131557859946]
  本稿では,要件と検証プロセスの整合性に関する重要な課題を特定するインタビューの予備的結果を示す。 本研究の成果は,組織内のアライメントを調査するための基盤として,実践者が利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-23T20:08:49Z)

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。