論文の概要: From Battlefield to Boardroom: Strategic Red Teaming as an Epistemic Governance Instrument in the Age of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01913v1
• Date: Thu, 02 Jul 2026 09:12:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.754879
• Title: From Battlefield to Boardroom: Strategic Red Teaming as an Epistemic Governance Instrument in the Age of AI
• Title（参考訳）: バトルフィールドからボードルーム:AI時代におけるエピステミックガバナンスの道具としての戦略的レッドチーム
• Abstract要約: この技術レポートは、戦略的なレッドチーム作りを、取締役会レベルのガバナンスの規律として再定義します。 このレポートは、AIガバナンスにおける戦略的レッドチームのための6つのコンポーネントモデルを提案する。 レッドチーム化は、侵入テストやシナリオシアター、一般的なリスクレビューではなく、ガバナンス決定が依存するクレームの構造化された逆テストとして扱う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Organizations increasingly make strategic decisions about AI systems whose behaviour, failure modes, and institutional effects cannot be fully known at design time. This technical report reframes strategic red teaming as a board-level governance discipline for testing the assumptions under which AI-enabled strategies are approved, funded, and supervised. The report proposes a six-component model for strategic red teaming in AI governance: an explicit assumption register, an adversarial mandate, independence criteria, evidence grading, a board-facing decision record, and a follow-up mechanism for unresolved findings. The model is intended to make strategic uncertainty inspectable before it becomes operational exposure. It treats red teaming not as penetration testing, scenario theatre, or generic risk review, but as structured adversarial testing of the claims on which governance decisions depend. The contribution is conceptual and design-oriented. It does not claim empirical validation, regulatory endorsement, or legal sufficiency. Instead, it provides a candidate governance artefact for organizations that need to connect AI strategy, accountability, oversight, and evidence. The report also defines limitations and a minimum validation protocol for future empirical testing in organizational settings.
• Abstract（参考訳）: 組織は、設計時点では、行動、障害モード、制度的影響が完全には分かっていないAIシステムについて、戦略的に決定を下す傾向にある。 この技術レポートは、AI対応の戦略が承認され、資金提供され、監督される仮定をテストするための、ボードレベルのガバナンスの規律として戦略的なレッドチームを再定義する。 このレポートは、AIガバナンスにおける戦略的レッドチーム編成のための6つのコンポーネントモデルを提案する。明示的な仮定レジスタ、敵の委任、独立基準、証拠のグラデーション、取締役会が直面する意思決定記録、未解決の発見のためのフォローアップメカニズムである。 このモデルは、運用前に戦略的不確実性を検査可能にすることを意図している。 レッドチーム化は、侵入テストやシナリオシアター、一般的なリスクレビューではなく、ガバナンス決定が依存するクレームの構造化された逆テストとして扱う。 コントリビューションは概念的で設計指向です。 実証的検証、規制の承認、法的十分性は主張していない。 代わりに、AI戦略、説明責任、監視、証拠を結びつける必要がある組織に対して、候補となるガバナンスアーティファクトを提供する。 報告書はまた、組織環境での将来の経験的テストのための制限と最小限の検証プロトコルも定義している。

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