AIモデルとAIシステムの定義: 境界問題を解決するための枠組み

本文: arXiv:2603.10023v1 公表タイプ: cross 要旨: 新興のAI規制は、AIバリューチェーンの異なる関係者に対して異なる義務を課す（例として、EUのAI法はAIモデルとAIシステムの双方について提供者と展開者を区別する）が、根本的な用語「AIモデル」と「AIシステム」には明確で一貫した定義が欠如している。896件の学術論文の系統的レビューと80件を超える規制・標準・技術または政策文書の手動レビューを通じて、複数の概念的視点から既存の定義を分析する。次に、定義の系譜と時代を超えたパラダイムの転換をたどり、多くの標準と規制の定義がOECDの枠組みに由来しており、それらは概念的な曖昧さを解決するどころか拡大させるように進化してきたことを見出す。AIモデルとAIシステムの境界の曖昧さは、異なる関係者の義務を決定する際に実務的な困難を生み出し、ある変更がモデル特有のものか、それとも非モデル系の構成要素に該当するのかという疑問を提起する。我々は、モデルとシステムの性質およびそれらの関係に基づく概念的定義を提案し、次に現代のニューラルネットワークベースの機械学習AIに対する操作定義を展開する。モデルは訓練済みのパラメータとアーキテクチャから成り、システムはモデルに加えて入力と出力を処理するインターフェースなどの追加要素を含む。最後に、規制の実施への影響を論じ、私たちの定義がAIバリューチェーン全体の責任配分の曖昧さを解消することにどのように寄与するかを、理論的なシナリオと実世界のインシデントを含むケーススタディの双方で検証する。