Este artigo propõe um mapa conceitual da governança de IA como uma arquitetura de sistemas em vez de um quadro político. Defende que a governança em sistemas complexos de IA emerge da conjugação de quatro campos distintos, porém interdependentes: autoridade, restrição estrutural, controle de execução e estabilidade dinâmica. Cada campo tem origem em uma tradição disciplinar diferente — direito e governança institucional, engenharia de sistemas críticos para segurança, sistemas de software e tempo de execução, e teoria de controle. As abordagens atuais de governança tendem a tratar esses domínios separadamente, produzindo estruturas que são internamente coerentes, mas estruturalmente incompletas. O artigo apresenta um modelo de quatro campos que organiza essas perspectivas e identifica as falhas de governança principalmente como falhas de acoplamento entre eles. Seu objetivo não é prescrever um sistema de governança, mas mapear o terreno arquitetônico em que tais sistemas devem operar. O trabalho destina-se a ser uma exploração conceitual para pesquisadores, arquitetos de sistemas e formuladores de políticas que atuam na interseção da governança de IA, sistemas complexos e infraestruturas críticas de segurança.
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Ricardo Rubio Albacete
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Ricardo Rubio Albacete (Sun,) estudou esta questão.
www.synapsesocial.com/papers/69d34e949c07852e0af982fc — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18906019
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