論文の概要: Hardware is an AI Ethics Problem: Expert Visions for a Sustainable and Equitable Semiconductor Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07830v1
- Date: Sat, 08 Aug 2026 00:18:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.525764
- Title: Hardware is an AI Ethics Problem: Expert Visions for a Sustainable and Equitable Semiconductor Industry
- Title（参考訳）: ハードウェアはAI倫理の問題:持続可能で等価な半導体産業のためのエキスパートビジョン
- Abstract要約: 学術・産業・政策の専門家とともに参加型融合ワークショップを開催した。
参加者は、現在の摩擦と規範的目標を結びつける相互接続された社会技術経路を構想した。
AI倫理は、それらが依存するハードウェアインフラストラクチャを包含するために、モデルやデータを超えて拡張する必要がある、と私たちは主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.55195951929528
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the foundation of contemporary AI systems, the semiconductor industry is increasingly shaped by critical social, environmental, and geopolitical challenges. Nonetheless, prior research has often examined these issues in isolation and within disciplinary silos, leaving a gap in understanding them through an integrative socio-technical, cross-disciplinary lens. To address this gap, we conducted a participatory futuring workshop with experts from academia, industry, and policy. The results of our analysis show that the aforementioned challenges are highly interdependent, and participants envisioned interconnected socio-technical pathways linking present frictions to normative goals. Drawing from their perspectives, we highlight three central tensions: the sovereignty--sustainability tension, where national protectionism undermines ecological survival; supply chain opacity, which obscures accountability for labor and environmental harms; and a growing knowledge divide that risks excluding smaller economies from shaping the AI future. Participants envisioned futures centered on interdependence and inclusive access, proposing measures such as a standardized emissions labeling system to translate technical data into public accountability. They also suggested frameworks for strategic interdependence to balance local resilience with global cooperation, and epistemic redistribution initiatives to lower barriers of entry and democratize access to hardware infrastructure. We argue that considerations of AI ethics must extend beyond models and data to encompass the hardware infrastructures on which they depend, and that embedding stakeholder reflection is critical for anticipatory governance in the physical infrastructure of AI.
- Abstract（参考訳）: 現代のAIシステムの基盤として、半導体産業は、社会的、環境的、地政学的課題によってますます形作られていく。
それにもかかわらず、以前の研究では、これらの問題を独立して、学際的なサイロの中で調査し、統合的な社会技術、学際的なレンズを通して理解することのギャップを残している。
このギャップに対処するため,学術・産業・政策の専門家による参加型融合ワークショップを開催した。
分析の結果,上記の課題は相互依存が強く,参加者は現在の摩擦と規範的目標を結び付ける相互接続型社会技術経路を構想した。
国家保護主義が生態的生存を阻害する主権-持続可能性緊張、労働と環境に対する説明責任を曖昧にするサプライチェーン不透明感、そして、より小さな経済を除外してAIの未来を形作るリスクが増大する知識の分断である。
参加者は、相互依存と包括的アクセスを中心とした未来を想定し、技術的データを公的説明責任に翻訳するための標準化された排出ラベルシステムのような措置を提案した。
彼らはまた、ローカルなレジリエンスとグローバルな協力のバランスをとるための戦略的相互依存のためのフレームワークや、ハードウェアインフラストラクチャへのアクセスの障壁を低くし、民主化するためのエピステマティックな再配布イニシアチブも提案した。
AI倫理の考慮事項は、それらが依存するハードウェアインフラストラクチャを包含するために、モデルやデータを超えて拡張する必要がある、と我々は主張する。
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