論文の概要: The impact of generative artificial intelligence on socioeconomic inequalities and policy making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05377v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 10:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:59:55.065187
• Title: The impact of generative artificial intelligence on socioeconomic inequalities and policy making
• Title（参考訳）: 生成人工知能が社会経済的不平等と政策形成に及ぼす影響
• Authors: Valerio Capraro, Austin Lentsch, Daron Acemoglu, Selin Akgun, Aisel Akhmedova, Ennio Bilancini, Jean-Fran\c{c}ois Bonnefon, Pablo Bra\~nas-Garza, Luigi Butera, Karen M. Douglas, Jim A.C. Everett, Gerd Gigerenzer, Christine Greenhow, Daniel A. Hashimoto, Julianne Holt-Lunstad, Jolanda Jetten, Simon Johnson, Chiara Longoni, Pete Lunn, Simone Natale, Iyad Rahwan, Neil Selwyn, Vivek Singh, Siddharth Suri, Jennifer Sutcliffe, Joe Tomlinson, Sander van der Linden, Paul A. M. Van Lange, Friederike Wall, Jay J. Van Bavel, Riccardo Viale
• Abstract要約: 生成的人工知能は、既存の社会経済的不平等を悪化させ、改善する可能性がある。 この記事では、生成AIが4つの重要な領域(仕事、教育、健康、情報)に与える影響について、学際的な概要を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.527764520858833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence, including chatbots like ChatGPT, has the potential to both exacerbate and ameliorate existing socioeconomic inequalities. In this article, we provide a state-of-the-art interdisciplinary overview of the probable impacts of generative AI on four critical domains: work, education, health, and information. Our goal is to warn about how generative AI could worsen existing inequalities while illuminating directions for using AI to resolve pervasive social problems. Generative AI in the workplace can boost productivity and create new jobs, but the benefits will likely be distributed unevenly. In education, it offers personalized learning but may widen the digital divide. In healthcare, it improves diagnostics and accessibility but could deepen pre-existing inequalities. For information, it democratizes content creation and access but also dramatically expands the production and proliferation of misinformation. Each section covers a specific topic, evaluates existing research, identifies critical gaps, and recommends research directions. We conclude with a section highlighting the role of policymaking to maximize generative AI's potential to reduce inequalities while mitigating its harmful effects. We discuss strengths and weaknesses of existing policy frameworks in the European Union, the United States, and the United Kingdom, observing that each fails to fully confront the socioeconomic challenges we have identified. We contend that these policies should promote shared prosperity through the advancement of generative AI. We suggest several concrete policies to encourage further research and debate. This article emphasizes the need for interdisciplinary collaborations to understand and address the complex challenges of generative AI.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのようなチャットボットを含む生成人工知能は、既存の社会経済的不平等を悪化させ、改善する可能性がある。 本稿では、生産型AIが4つの重要な領域(仕事、教育、健康、情報)に与える影響について、最先端の学際的な概要を述べる。 私たちのゴールは、AIが普及する社会問題を解決するためにAIを使用する方法を示しながら、生成的AIが既存の不平等を悪化させる可能性があることを警告することです。 職場で生成するAIは生産性を高め、新しい仕事を生み出すことができるが、その利点は不均一に分配される可能性が高い。 教育ではパーソナライズされた学習を提供するが、デジタルディビジョンを広げる可能性がある。 医療においては、診断とアクセシビリティを改善するが、既存の不平等をより深める可能性がある。 情報に関しては、コンテンツ作成とアクセスを民主化すると同時に、誤情報の生成と拡散を劇的に拡大する。 各セクションは特定のトピックをカバーし、既存の研究を評価し、重要なギャップを特定し、研究の方向性を推奨する。 我々は、有害な影響を緩和しつつ、不平等を軽減できる生成AIの可能性を最大化する政策決定の役割を強調した。 我々は、欧州連合、米国、英国における既存の政策枠組みの強みと弱みを議論し、それぞれが我々が特定した社会経済的課題に完全に直面することに失敗していることを観察する。 これらの政策は、生成AIの進歩を通じて共有繁栄を促進するべきであると我々は主張する。 さらなる研究と議論を促進するための具体的な政策をいくつか提案する。 本稿では、生成AIの複雑な課題を理解し、対処するための学際的なコラボレーションの必要性を強調する。

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