[論文レビュー] Artificial intelligence in government: Concepts, standards, and a unified framework

Vincent J. Straub, Deborah Morgan+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2022

Legal and Policy Issues被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、社会科的視点と技術的視点を統合することで、AIの政府応用（AI-GOV）を理解するための統一的概念的枠組みを提唱する。3つのコアな概念、すなわち運用的適合性、認識的整合性、規範的乖離を用い、69のキーワードの文献情報的分析を通じて、これらの概念と出現中のAI規格を結びつけるタイプロジーを構築。これにより、学際的対話が促進され、公共行政におけるAIガバナンスの実務化が可能となる。

ABSTRACT

Recent advances in artificial intelligence (AI), especially in generative language modelling, hold the promise of transforming government. Given the advanced capabilities of new AI systems, it is critical that these are embedded using standard operational procedures, clear epistemic criteria, and behave in alignment with the normative expectations of society. Scholars in multiple domains have subsequently begun to conceptualize the different forms that AI applications may take, highlighting both their potential benefits and pitfalls. However, the literature remains fragmented, with researchers in social science disciplines like public administration and political science, and the fast-moving fields of AI, ML, and robotics, all developing concepts in relative isolation. Although there are calls to formalize the emerging study of AI in government, a balanced account that captures the full depth of theoretical perspectives needed to understand the consequences of embedding AI into a public sector context is lacking. Here, we unify efforts across social and technical disciplines by first conducting an integrative literature review to identify and cluster 69 key terms that frequently co-occur in the multidisciplinary study of AI. We then build on the results of this bibliometric analysis to propose three new multifaceted concepts for understanding and analysing AI-based systems for government (AI-GOV) in a more unified way: (1) operational fitness, (2) epistemic alignment, and (3) normative divergence. Finally, we put these concepts to work by using them as dimensions in a conceptual typology of AI-GOV and connecting each with emerging AI technical measurement standards to encourage operationalization, foster cross-disciplinary dialogue, and stimulate debate among those aiming to rethink government with AI.

研究の動機と目的

• AIの政府応用に関する散在した文献を統合し、社会科的知見と技術的AI分野の知見を統合すること。
• 学際的AI-GOV研究における69の頻出共起語を文献情報的分析により特定・クラスタリングすること。
• AI-GOVシステムを分析するための3つの新しい多面的概念—運用的適合性、認識的整合性、規範的乖離—を提唱すること。
• これらの概念を出現中の技術的規格と結びつけ、実務化と学際的対話を可能にすること。
• 公共部門機関におけるAIの責任ある統合を促進する議論を喚起し、方向性を示すこと。

提案手法

• 学際的AI-GOV研究から69のキーワードを抽出・クラスタリングする統合的文献レビューの実施。
• 概念的クラスターや語の関係を特定するための文献情報的分析の実施。
• 3つの新しい概念的次元の提唱：運用的適合性（システムの信頼性）、認識的整合性（知識の質）、規範的乖離（社会的価値観との整合性）。
• 3つの次元に基づくAI-GOVシステムの概念的タイプロジーの構築により、応用の分類を可能にすること。
• 各次元をAI測定・評価に向けた関連する出現中の技術的規格にマッピングすること。
• このフレームワークを用いて、公共行政研究者、AI研究者、政策立案者との対話を促進すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会科的視点と技術的AI分野からの乖離した概念的枠組みを、AIの政府応用を理解するためにどのように統合できるか？
• RQ2 AI-GOVシステムの多面的性質を捉えるために必要な概念的次元は何か？
• RQ3 AI-GOVの運用的、認識的、規範的側面を体系的に分析・測定する方法は何か？
• RQ4 出現中の技術的規格を、AIの政府応用における社会的・制度的期待とどのように一致させられるか？
• RQ5 共通の概念的枠組みは、公共部門AIにおける学際的協働と政策イノベーションをどのように促進できるか？

主な発見

• 文献情報的分析により、AI-GOV文献において頻出する69のキーワードが特定され、分野ごとに明確な概念的クラスタが明らかになった。
• 著者らは、AI-GOVシステムの重要な次元を捉える3つの新しい多面的概念—運用的適合性、認識的整合性、規範的乖離—を効果的に提唱した。
• これらの3つの次元に基づく概念的タイプロジーにより、政府におけるAIアプリケーションの体系的分類と分析が可能になった。
• フレームワークは各概念的次元を、ISO/IEC や NIST などの出現中の技術的規格と結びつけ、実務化と測定を可能にした。
• 本フレームワークを通じて、社会科的視点と技術的視点の統合が、より深い学際的対話と共通理解を促進した。
• 本研究は、技術的能力を社会的価値と制度的規範と一致させることで、AIを活用した政府の再考の基盤を提供した。