論文の概要: A Global Comparison of Schemas, Transparency, and Interoperability in Public-Sector AI Registers and Inventories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24883v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 16:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.018561
• Title: A Global Comparison of Schemas, Transparency, and Interoperability in Public-Sector AI Registers and Inventories
• Title（参考訳）: パブリックセクタAIレジスタとインベントリにおけるスキーマ,透明性,相互運用性のグローバル比較
• Abstract要約: 72か国にまたがる国内特産品と国外産品の計8,368件を比較した。 23の調和されたフィールドで、レジスタは記述的なコアを共有するが、上訴、リスク、法的根拠、または外部評価に関する情報を要求されることは滅多にない。 我々は、レジスタレコードが公開アレンジメントをどのように反映しているか、そして相互運用性が共有概念、明確な定義、保存された前例を必要とする理由を示す階層化された可視性フレームワークを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.225742237112808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) registers and inventories aim to make governmental AI visible, but their institutional scope, schemas, and reporting practices construct different representations of public-sector AI. We compare 8,368 records from country-specific and transnational inventories covering 72 countries. Across 23 harmonized fields, registers shared a descriptive core but rarely requested information about appeals, risks, legal bases, or external evaluation. We found that broad schemas often contained substantial missingness, schema similarity showed no significant patterned convergence, and multiple sources covering the same jurisdictions overlapped only selectively. Based on these findings, we synthesize a layered visibility framework that shows how register records reflect disclosure arrangements and why interoperability requires shared concepts, clear definitions, and preserved provenance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)レジスタと在庫は、政府のAIを可視化することを目的としているが、その機関スコープ、スキーマ、報告プラクティスは、パブリックセクターAIの異なる表現を構築する。 72か国にまたがる国内特産品と国外産品の計8,368件を比較した。 23の調和されたフィールドで、レジスタは記述的なコアを共有するが、上訴、リスク、法的根拠、または外部評価に関する情報を要求されることは滅多にない。 その結果、広義のスキーマには重大な欠落がしばしば含まれており、スキーマの類似性は顕著なパターンの収束を示さず、同じ領域をカバーする複数のソースが選択的に重なり合うことが判明した。 これらの知見に基づいて,レジスタレコードが公開アレンジメントをどのように反映するか,相互運用に共通概念,明確な定義,保存された前兆をなぜ必要かを示す階層化された可視性フレームワークを合成する。

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