論文の概要: Scenarios for the Transition to AGI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12107v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 22:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 18:41:45.043922
• Title: Scenarios for the Transition to AGI
• Title（参考訳）: AGIへの移行シナリオ
• Authors: Anton Korinek, Donghyun Suh,
• Abstract要約: 我々は、技術進歩の異なるシナリオの下で、生産と賃金がどのように振る舞うかを分析する。 人間の作業は、複雑さが異なる原子論的なタスクに分解できると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24664305327044286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We analyze how output and wages behave under different scenarios for technological progress that may culminate in Artificial General Intelligence (AGI), defined as the ability of AI systems to perform all tasks that humans can perform. We assume that human work can be decomposed into atomistic tasks that differ in their complexity. Advances in technology make ever more complex tasks amenable to automation. The effects on wages depend on a race between automation and capital accumulation. If the distribution of task complexity exhibits a sufficiently thick infinite tail, then there is always enough work for humans, and wages may rise forever. By contrast, if the complexity of tasks that humans can perform is bounded and full automation is reached, then wages collapse. But declines may occur even before if large-scale automation outpaces capital accumulation and makes labor too abundant. Automating productivity growth may lead to broad-based gains in the returns to all factors. By contrast, bottlenecks to growth from irreproducible scarce factors may exacerbate the decline in wages.
• Abstract（参考訳）: 我々は、AIシステムが人間が実行できる全てのタスクを実行する能力として定義される人工知能(AGI)において、技術進歩の異なるシナリオ下でのアウトプットと賃金がどのように振る舞うかを分析する。 人間の作業は、複雑さが異なる原子論的なタスクに分解できると仮定する。 テクノロジーの進歩は、より複雑なタスクを自動化しやすくする。 賃金への影響は、自動化と資本蓄積の間の競争に依存する。 タスクの複雑さの分布が十分厚い無限尾を示すなら、人間には必ず十分な仕事があり、賃金は永遠に上昇する可能性がある。 対照的に、人間が実行できるタスクの複雑さが束縛され、完全な自動化が達成されれば、賃金は崩壊する。 しかし、大規模な自動化が資本蓄積を超過し、労働力を過剰にしすぎれば、下降が起きる可能性がある。 生産性向上の自動化は、すべての要因に対するリターンの広範に利益をもたらす可能性がある。 対照的に、生産不可能な不足要因からの成長のボトルネックは賃金の低下を悪化させる可能性がある。

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