論文の概要: Policy Convergence and Divergence Across National and Within Regional AI Strategies: A Policy Design Element Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11006v1
- Date: Tue, 11 Aug 2026 14:52:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-12 19:14:46.091712
- Title: Policy Convergence and Divergence Across National and Within Regional AI Strategies: A Policy Design Element Analysis
- Title（参考訳）: 政策収束と地域AI戦略間の多様性:政策設計要素分析
- Abstract要約: 本稿では、国連加盟国205か国と非加盟国のグローバルスキャンから得られた74の国家的および3つの地域的AI戦略を分析する。
結果は、経済的競争性、研究支援、倫理的AI利用に関する強い水平収束を示している。
3つの地域全体で、AUは最高垂直収束を示し、EUは規制と経済の優先順位に強い整合性を示したが、人間中心の価値観に偏っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Governments worldwide have responded to the rapid expansion of AI by publishing national and regional AI strategies. Comparing national and regional AI strategies to identify their convergences and divergences can uncover their common practices, understand regional variations, and provide policy designers a comprehensive set of policy design elements for their ongoing AI strategy developments. Yet, existing work has not examined their underlying policy design elements or assessed whether those elements are horizontally (country-to-country) or vertical (region-to-country) converging or diverging over time. This paper addresses that gap by coding and analyzing 74 national and 3 regional AI strategies drawn from a global scan of all 205 UN member and non-member states. The coding used a latent-inductive approach organized around three functional policy design elements: goals, approaches, and principles. Two research questions guided the analysis: to what degree are national AI strategies becoming horizontally convergent or divergent over time; and to what degree are national strategies becoming vertically convergent or divergent with those countries' regional AI strategy. Results indicate strong horizontal convergence around economic competitiveness, research support, and ethical AI use, alongside persistent divergence in human rights goals, participatory governance approaches, and human-centric principles. Across the three regions, the AU exhibits the highest vertical convergence, the EU demonstrated strong alignment on regulatory and economic priorities but diverges on human-centric values, and the Nordic-Baltic Region displays mixed vertical convergence. These findings offer policy designers a comprehensive evidence base for identifying emerging AI policy design choice norms as AI strategies are developed and updated.
- Abstract（参考訳）: 世界中の政府は、全国的および地域的なAI戦略を公開することで、AIの急速な拡大に対応している。
国のAI戦略と地域のAI戦略を比較して、その収束と多様化を見極めることで、彼らの共通のプラクティスを明らかにし、地域的なバリエーションを理解し、ポリシーデザイナに、進行中のAI戦略開発のための包括的なポリシーデザイン要素セットを提供する。
しかし、これらの要素が水平に(国間)あるいは垂直に(地域間)収束しているか、あるいは時間とともに変動しているかを、既存の研究は検証していない。
本稿では、国連加盟国205か国と非加盟国のグローバルスキャンから得られた74の国家的および3つの地域的AI戦略のコーディングと分析によるギャップについて論じる。
コーディングでは,3つの機能的ポリシ設計要素 – 目標,アプローチ,原則 – を中心に,遅延帰納的アプローチが採用された。
2つの研究課題は分析を導いた: 国家AI戦略が水平に収束するか、時間とともに分岐するか、そして国家戦略がこれらの国の地域AI戦略と垂直に収束するか、分岐するかの程度である。
結果は、経済的競争性、研究支援、倫理的AI利用に関する強い水平収束と、人権目標、参加型ガバナンスアプローチ、人間中心の原則の永続的な相違を示している。
3つの地域全体で、AUは最高垂直収束を示し、EUは規制と経済の優先順位に強い整合性を示したが、人間中心の値に偏り、北バルト地方は混合垂直収束を示す。
これらの発見は、AI戦略が開発され、更新されるにつれて、新しいAIポリシー設計標準を特定するための包括的なエビデンス基盤を提供する。
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