特別競争力研究プロジェクト（Special Competitive Studies Project: SCSP）は11月7日、ジョンズホプキンス応用物理研究所（Johns Hopkins Applied Physics Laboratory: JHUAPL）と協力して作成した報告書「高度に重大な結果をもたらすAI使用事例を特定するための枠組み（Framework for Identifying Highly Consequential AI Use Cases）」を発表した。この枠組みは、大幅な恩恵や有害な影響を社会にもたらすAI使用事例もしくはその使用クラスを特定するためのツールで、規制当局はこの枠組みを使用して、相互に関連する利益及び害で必然的に構成される部門固有の潜在的な成果について全体的な評価を行うことができる。この評価によって、規制当局者は、社会にもたらされる変革的な恩恵の成果を支えつつ、最悪の害を軽減することが可能になる。この枠組みは、規制当局者がAIの新たな用途を予見した時や、AIの新たな用途が開発された時または規制当局へ提示された時、既存のAIシステムが新たな重大な影響を創出した時または重大な影響を新たに発見した時に適用することができる。
