論文の概要: Final Authority in AI Governance: Frontier-Provider Sovereignty and Action-Centered Deployer Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13040v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 03:28:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-19 21:54:20.408031
- Title: Final Authority in AI Governance: Frontier-Provider Sovereignty and Action-Centered Deployer Governance
- Title（参考訳）: AIガバナンスの最終権限:フロンティアプロバイダの主権とアクション中心のデプロイメントガバナンス
- Abstract要約: 本稿では,組織主権に有能なAIシステムが組み込まれれば,最終的な権威がどこに置かれるべきかを検討する。
第1のフロンティア・プロデューサは、最も有能なモデルのプロバイダに特権的な権限を割り当てる。
第2の、アクション中心のデプロイ主権は、アクションを承認する組織に対して、インパクトの高いアクションに関する最終的な権限を付与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6526824510982799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper examines where final authority should sit once capable AI systems are embedded in organizational workflows. It compares two governance models. The first, frontier-provider sovereignty, assigns privileged authority to the provider of the most capable models and is reflected in contemporary arguments for frontier-model testing, release gating, transparency duties, and compute-related controls. The second, action-centered deployer sovereignty, places final authority over high-impact actions with the organization that authorizes the action, embeds it in a business process, and bears the downstream legal, operational, and commercial consequences. The paper combines comparative reading of public governance frameworks with implementation-informed analysis of runtime heterogeneity and enterprise control requirements. It compares EU AI Act guidance, the NIST AI Risk Management Framework, Singapore's Model AI Governance Framework for Agentic AI, recent Japanese AI policy instruments, and Canada's voluntary code and managerial guidance. Across these materials, the paper finds stronger support for distributed operational accountability than for unilateral frontier-provider control. It further argues that rapid enterprise adoption, declining provider transparency, and widening control gaps increase the value of a portable governance layer centered on governed action rather than on provider-native session objects. The conclusion is layered rather than absolutist: strong upstream authority remains justified for frontier capability gating, but final authority over concrete enterprise action is better located with the deployer and consequence-bearer.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,組織ワークフローに有能なAIシステムが組み込まれれば,最終的な権威がどこに置かれるべきかを検討する。
2つのガバナンスモデルを比較します。
最初のフロンティア・プロビデンス(英語版)は特権的な権限を最も有能なモデルの提供者に割り当て、フロンティア・モデルテスト(英語版)、リリースゲーティング(英語版)、透明性義務(英語版)、計算関連の制御に関する現代の議論に反映されている。
第2のアクション中心のデプロイの主権は、アクションを承認し、ビジネスプロセスに組み込んで、ダウンストリームの法的、運用的、商業的な結果に対処する組織に対して、ハイインパクトな行動に関する最終的な権限を付与する。
この論文は、パブリックガバナンスフレームワークの比較読解と、実行時不均一性およびエンタープライズ制御要件の実装インフォームド分析を組み合わせたものである。
これは、EU AI Actのガイダンス、NIST AI Risk Management Framework、シンガポールのエージェントAIのためのモデルAIガバナンスフレームワーク、最近の日本のAIポリシーインスツルメンツ、カナダの自発的コードと管理ガイダンスを比較している。
これらの材料全体では、一方的なフロンティア・プロジェクタ制御よりも分散運用説明責任を強く支持している。
さらに、企業の採用の迅速化、プロバイダの透明性の低下、コントロールギャップの拡大は、プロバイダネイティブなセッションオブジェクトではなく、管理されたアクションを中心としたポータブルなガバナンスレイヤの価値を高めます。
強力な上流の権威は、フロンティア能力のゲーティングに対して正当化されているが、具体的な企業行動に関する最終的な権威は、デプロイ者や結果報告者とともに、より優れた位置にある。
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