Cross-Jurisdictional data privacy compliance in the U.S.: developing a new model for managing AI data across state and federal laws
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The fragmented landscape of data privacy laws in the United States poses significant challenges for organizations utilizing artificial intelligence (AI) systems that process sensitive and large-scale data. Variations in state laws and the absence of a comprehensive federal framework exacerbate compliance complexities, limiting AI innovation and creating legal uncertainties. This paper proposes a conceptual model to harmonize privacy compliance across U.S. jurisdictions, integrating key interoperability principles, consistency, transparency, and scalability. The framework emphasizes standardized practices for data classification, consent management, risk assessment, and enforcement mechanisms supported by technological enablers such as privacy-enhancing technologies and AI compliance tools. Through case studies in healthcare, e-commerce, and finance, the paper demonstrates the framework’s practical application and effectiveness in resolving multi-jurisdictional compliance challenges. Actionable recommendations for policymakers, organizations, and AI developers are provided to facilitate implementation alongside future research directions to refine the model and address emerging privacy risks. This study offers a roadmap for navigating the complexities of U.S. privacy laws, promoting trust, accountability, and responsible AI innovation. Keywords: AI data governance, U.S. privacy laws, Cross-jurisdictional compliance, Privacy-enhancing technologies, Data protection framework, Ethical AI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle