論文の概要: Anticipatory Data Governance in the Age of AI: Emerging Signals in Data Access, Reuse, and Sovereignty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27029v1
- Date: Wed, 29 Jul 2026 15:24:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-30 21:06:25.725388
- Title: Anticipatory Data Governance in the Age of AI: Emerging Signals in Data Access, Reuse, and Sovereignty
- Title（参考訳）: AI時代の予測データガバナンス - データアクセス、再利用、主権の新たなシグナル
- Abstract要約: 本稿は,2025年から2026年の間にThe GovLabが主催した2つの専門的予測スタジオからなる,構成された参加型フォアサイト調査の結果を報告する。
1)オープンデータパラダイムが歪んでいること,(2)データエコシステムが機械中心でAIに依存していること,(3)推論がデータガバナンスの基礎を再構築していること,(4)データインフラストラクチャの持続が難しくなっていること,(5)組織や司法機関間でガバナンスが断片化していること,の7つの収束シグナルを識別する。
我々は、データガバナンスがAIガバナンス、デジタル公共インフラ、経済戦略、民主的レジリエンス、地政学的競争から切り離されつつあると論じ、予測データガバナンスの課題を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper reports findings from a structured participatory foresight study comprising two expert forecasting studios convened by The GovLab between 2025 and 2026. The studios brought together nineteen senior practitioners spanning official statistics, digital and trade policy, open science, AI governance, geospatial systems, and public-sector innovation across multiple jurisdictions. Applying a qualitative signal-scanning methodology grounded in the horizon-scanning and anticipatory-governance traditions, we elicited, clustered, and thematically synthesized emerging developments in data access, governance,and reuse, and stress-tested them against practitioner experience. We identify seven convergent signals: (1) the open-data paradigm is under strain; (2) data ecosystems are becoming machine-centric and AI-mediated; (3) inference is reshaping the foundations of data governance;(4) data infrastructure is becoming harder to sustain; (5) governance is fragmenting across institutions and jurisdictions; (6) sovereignty and security are driving a turn toward strategic control; and (7) data-sharing models require stronger incentives and benefit-sharing mechanisms. We further map the reinforcing feedback loops that couple these signals, showing how interventions in one domain propagate risks and opportunities across the wider ecosystem. We argue that data governance is becoming inseparable from AI governance, digital public infrastructure, economic strategy, democratic resilience, and geopolitical competition, and we outline an agenda for anticipatory data governance capable of adapting before dependencies, risks, and missed opportunities become locked in. The contribution is diagnostic rather than predictive: the signals offer an evidence-informed framework for reasoning about structural shifts already underway, not a forecast of specific technological outcomes.
- Abstract（参考訳）: 本稿は,2025年から2026年の間にThe GovLabが主催した2つの専門的予測スタジオからなる,構成された参加型フォアサイト調査の結果を報告する。
スタジオは、公式統計、デジタルおよび貿易政策、オープンサイエンス、AIガバナンス、地理空間システム、および複数の管轄区域にわたる公共セクターの革新にまたがる19人の上級実践者を集めた。
データアクセス、ガバナンス、再利用、ストレステストといった新たな発展を、私たちは引き起こし、クラスタ化し、数学的に合成しました。
1)オープンデータパラダイムが歪んでいること,(2)データエコシステムが機械中心でAIに依存していること,(3)推論がデータガバナンスの基礎を再構築していること,(4)データインフラストラクチャが持続しにくくなっていること,(5)ガバナンスが機関や司法機関間で断片化していること,(6)主権とセキュリティが戦略的コントロールへの転換を推進していること,(7)データ共有モデルは、より強力なインセンティブと利益共有のメカニズムを必要とすること,の7つを識別する。
さらに私たちは、これらのシグナルにマッチする強化されたフィードバックループをマッピングし、ひとつの領域における介入が、より広いエコシステムにまたがるリスクと機会をいかに広めるかを示します。
我々は、データガバナンスが、AIガバナンス、デジタルパブリックインフラストラクチャ、経済戦略、民主的レジリエンス、地政学的競争から切り離されつつあることを論じる。
シグナルは、特定の技術的成果の予測ではなく、既に進行中の構造的変化を推論するためのエビデンスインフォームド・フレームワークを提供する。
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