論文の概要: MARLA: A Conceptual Scaffold for Regulatory Learning under the EU AI Act

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04877v1
• Date: Fri, 04 Sep 2026 08:35:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.977842
• Title: MARLA: A Conceptual Scaffold for Regulatory Learning under the EU AI Act
• Title（参考訳）: MARLA:EU AI法の下での規制学習の概念
• Authors: Alessio Buscemi, Tom Deckenbrunnen, Imane Hmiddou, Marco Billi, Livio Rubino, Silvia Rizzuto Ferruzza, Daniele Pagani, Antonino Rotolo,
• Abstract要約: EU AI法は、安全で信頼性が高く、市場対応のイノベーションのためのインフラの一部として規制を定めている。 本稿では,規制学習を5段階サイクルとする概念的足場を提案する。 MARLAは、技術的および法的ステークホルダーに、最初の3つのステージのそれぞれが独自の規制学習形式を生成する、共通の語彙を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13882048194764027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The EU AI Act positions regulation as part of the infrastructure for safe, trustworthy and market-ready innovation. Realising this ambition requires regulatory learning: the evidence generated during implementation must be translated into governance and legal knowledge that supports consistent interpretation, effective oversight, and adaptation as technologies evolve. Yet the actors who produce this evidence and those who rely on it operate in different professional worlds. This paper proposes MARLA (Map, Assess, Report, Learn, Adapt), a conceptual scaffold organising regulatory learning as a five-stage cycle centred on the implementation of legal requirements into socio-technical practices, situated at the Local, National and European levels of the AI Act's governance architecture. Deliberately non-prescriptive, MARLA gives technical and legal stakeholders a shared vocabulary in which each of the first three stages generates its own documentable form of regulatory learning. We illustrate the scaffold with two piloted case studies and a prospective National-to-European illustration.
• Abstract（参考訳）: EU AI法は、安全で信頼性が高く、市場対応のイノベーションのためのインフラの一部として規制を定めている。 実施中に生成された証拠は、一貫性のある解釈、効果的な監視、技術の発展に伴う適応をサポートするガバナンスと法的知識に変換されなければならない。 しかし、この証拠を制作する俳優と、それに依存している俳優は、異なる専門的な世界で活動する。 本稿では,MARLA(Map, Assess, Report, Learn, Adapt)を,AI法のガバナンスアーキテクチャの地域レベル,国家レベル,欧州レベルに位置する社会技術的実践に対する法的要件の実装を中心に,規制学習を5段階にまとめた概念的足場として提案する。 MARLAは技術的および法的ステークホルダーに、最初の3段階のそれぞれが独自の文書化可能な規制学習形式を生成する共通語彙を与える。 この足場を2つの試験的なケーススタディと,将来的な欧州間挿絵で説明する。

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