<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName></PublisherName>
      <JournalTitle>پژوهش‌های تطبیقی فقه، حقوق و سیاست</JournalTitle>
      <Issn>3060-6314</Issn>
      <Volume></Volume>
      <Issue>در دست انتشار</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>1407</Year>
        <Month>02</Month>
        <Day>01</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>An Introduction to the Theory of Artificial Intelligence Governance in Companies</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>درآمدی بر نظریه حاکمیت هوش مصنوعی در شرکت‌ها</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>18</LastPage>
    <Language>FA</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>سجاد</FirstName>
        <LastName>کلانترزاده سعدآباد</LastName>
        <Affiliation>دانشجوی دکتری، دانشکده حقوق، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>منصور</FirstName>
        <LastName> امینی</LastName>
        <Affiliation>دانشیار، دانشکده حقوق دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType>Journal Article</PublicationType>
    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>1405</Year>
        <Month>04</Month>
        <Day>07</Day>
      </PubDate>
    </History>
    <Abstract>&lt;p&gt;Rapid advances in artificial intelligence are challenging the traditional structure of corporate administration by raising fundamental questions concerning decision-making authority, managerial competence, responsibility, and supervision. The central issue is no longer limited to the use of artificial intelligence as a tool for facilitating corporate activities, but extends to the possibility of transferring part of managerial authority to intelligent systems and recognizing them as effective elements within the structure of corporate governance. This study adopts a descriptive-analytical method with a forward-looking approach to formulate the theory of artificial intelligence governance in companies. Within this framework, a distinction is made among assistive, augmented, and autonomous artificial intelligence, while the proposed theory focuses on the level at which an intelligent system moves beyond a supporting role and participates independently in corporate decision-making and management. Two principal institutional models are conceivable: replacing the board of directors with an artificial intelligence system, or establishing an independent AI governance layer alongside existing corporate organs. The legal recognition of such models raises significant challenges, including the absence of legal personality for artificial intelligence, uncertainty regarding the attribution of liability, the need to define the scope of AI authority, and the requirement for effective human oversight. The implementation of AI governance also depends on principles such as transparency, data governance, continuous auditing, accountability, security, AI literacy, and ongoing legal monitoring. The study concludes that full recognition of this theory is not presently compatible with the existing framework of Iranian company law; however, a gradual legal approach based on a special regulatory framework, limited recognition of the legal capacity of intelligent systems, and experimental implementation in small and low-risk companies could provide the basis for the emergence of a new form of corporate organization referred to as the “smart company.”&lt;/p&gt;</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">&lt;p&gt;تحولات شتابان هوش مصنوعی، ساختار سنتی اداره شرکت‌ها را با پرسش‌های بنیادینی در زمینه جایگاه تصمیم‌گیری، صلاحیت مدیریتی، مسئولیت و نظارت مواجه ساخته است. مسئله اصلی دیگر صرفاً استفاده از هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری برای تسهیل امور شرکت نیست، بلکه امکان انتقال بخشی از اختیارات مدیریتی به سامانه‌های هوشمند و تبدیل آن‌ها به عناصر مؤثر در ساختار حاکمیت شرکتی است. پژوهش حاضر با روش توصیفی ـ تحلیلی و رویکردی آینده‌پژوهانه، به تبیین نظریه حاکمیت هوش مصنوعی در شرکت‌ها می‌پردازد. در این چارچوب، میان هوش مصنوعی کمکی، تقویتی و خودمختار تمایز گذاشته می‌شود و نظریه مورد نظر بر سطحی متمرکز است که در آن سامانه هوشمند از نقش پشتیبان فراتر رفته و به‌طور مستقل در تصمیم‌گیری و اداره شرکت مداخله می‌کند. بر این اساس، دو الگوی اصلی قابل تصور است: جایگزینی هیئت‌مدیره با سامانه هوش مصنوعی و ایجاد لایه‌ای مستقل از حاکمیت هوش مصنوعی در کنار ارکان موجود شرکت. پذیرش این نظریه با چالش‌هایی همچون فقدان شخصیت حقوقی برای هوش مصنوعی، ابهام در انتساب مسئولیت، ضرورت تعیین حدود صلاحیت و لزوم تضمین نظارت مؤثر انسانی روبه‌رو است. همچنین، تحقق این الگو مستلزم رعایت اصولی مانند شفافیت، حاکمیت داده، حسابرسی مستمر، پاسخگویی، امنیت، سواد هوش مصنوعی و پایش حقوقی است. نتیجه پژوهش نشان می‌دهد که پذیرش کامل این نظریه در وضعیت فعلی حقوق ایران با محدودیت‌های تقنینی مواجه است، اما می‌توان با ایجاد چارچوبی خاص، شناسایی تدریجی ظرفیت حقوقی سامانه‌های هوشمند و استفاده آزمایشی در شرکت‌های کوچک و کم‌ریسک، زمینه شکل‌گیری نوع جدیدی از شرکت تحت عنوان «شرکت هوشمند» را فراهم ساخت.&lt;/p&gt;</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Corporate Law</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Corporate Governance</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Artificial Intelligence</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">AI Governance</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Smart Company</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">حقوق شرکت¬ها</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">حاکمیت شرکتی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">حاکمیت هوش مصنوعی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">شرکت هوشمند</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://csjlp.org/index.php/csjlp/article/download/973/547</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
