論文の概要: A Critical Analysis of Trustworthy AI Tools, Mark Frameworks, and the Implementation Chasms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15480v1
- Date: Thu, 16 Jul 2026 21:56:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.711376
- Title: A Critical Analysis of Trustworthy AI Tools, Mark Frameworks, and the Implementation Chasms
- Title（参考訳）: 信頼できるAIツール, Mark Framework, 実装アーキテクチャの批判的分析
- Abstract要約: 本稿では,信頼に値するAI(TAI)の運用を目的としたツールと信頼マークフレームワークの批判的分析を行う。
本研究は, 公正性, 透明性, 堅牢性に重点を置いており, 説明可能性, デジタルセキュリティ, 環境持続可能性にはほとんど注意を払わなかった。
私たちは、AI原則と実践の間の永続的な亀裂を埋めるには、倫理的目標の拡大、AIライフサイクルに倫理を埋め込むこと、より広範なマルチステークホルダーの参加を促進することが必要だと論じています。
- 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: As artificial intelligence (AI) systems increasingly impact society, ensuring their ethical and trustworthy deployment has become a global priority. While a myriad of high-level ethical guidelines have emerged, criticism persists that these frameworks remain abstract and lack concrete mechanisms for implementation. This paper conducts a critical analysis of tools and trust mark frameworks intended to operationalize trustworthy AI (TAI), drawing on a comprehensive dataset from the OECD. Through empirical mapping and descriptive comparative analysis, we identify significant asymmetries in ethical focus, lifecycle coverage, stakeholder targeting, and tool typology. Our findings show a strong emphasis on fairness, transparency, and robustness, with comparatively little attention paid to explainability, digital security, and environmental sustainability. Moreover, most tools and certifications concentrate on post-development stages, with limited guidance for early design or data collection phases. Educational initiatives and policy engagement are notably underdeveloped, suggesting that current TAI efforts are dominated by technical and procedural measures within industry contexts. We argue that bridging the persistent chasm between AI principles and practice requires expanding ethical objectives, embedding ethics across the AI lifecycle, and fostering broader multi-stakeholder participation. This study provides both a diagnosis of existing implementation gaps and actionable recommendations for advancing more holistic, inclusive, and enforceable AI governance
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムが社会にますます影響を及ぼすにつれて、倫理的かつ信頼できる展開が世界的な優先事項となっている。
多くの高いレベルの倫理的ガイドラインが出現しているが、これらのフレームワークは抽象的であり、実装のための具体的なメカニズムが欠如していると批判されている。
本稿では,OECDの包括的データセットに基づいて,信頼に値するAI(TAI)の運用を目的としたツールと信頼マークフレームワークの批判的分析を行う。
経験的マッピングと記述的比較分析を通じて、倫理的焦点、ライフサイクルカバレッジ、ステークホルダーターゲティング、ツールタイプポロジーにおいて重要な非対称性を同定する。
本研究は, 公正性, 透明性, 堅牢性に重点を置いており, 説明可能性, デジタルセキュリティ, 環境持続可能性にはほとんど注意を払わなかった。
さらに、ほとんどのツールや認定は開発後の段階に集中しており、初期設計やデータ収集フェーズのガイダンスは限られている。
教育イニシアチブと政策関与は明らかに未発達であり、現在のTAIの取り組みは産業の文脈における技術的および手続き的措置によって支配されていることを示唆している。
私たちは、AI原則と実践の間の永続的な亀裂を埋めるには、倫理的目標の拡大、AIライフサイクルに倫理を埋め込むこと、より広範なマルチステークホルダーの参加を促進することが必要だと論じています。
この研究は、既存の実装ギャップの診断と、より包括的な、包括的で強制可能なAIガバナンスを促進するための実行可能なレコメンデーションの両方を提供する。
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