論文の概要: Psittacines of Innovation? Assessing the True Novelty of AI Creations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00017v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 13:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-07 23:17:33.313007
• Title: Psittacines of Innovation? Assessing the True Novelty of AI Creations
• Title（参考訳）: イノベーションのPsittacines : AI創造の真新しさを評価する
• Authors: Anirban Mukherjee,
• Abstract要約: 我々は、仮説的なクラウドファンディングキャンペーンのために、AIにプロジェクトタイトルの生成を任せる。 AI生成したプロジェクトタイトルで比較し、繰り返しと複雑さを測定します。 結果は、タスクの複雑さが増大しても、AIがユニークなコンテンツを生成することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26107298043931204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We examine whether Artificial Intelligence (AI) systems generate truly novel ideas rather than merely regurgitating patterns learned during training. Utilizing a novel experimental design, we task an AI with generating project titles for hypothetical crowdfunding campaigns. We compare within AI-generated project titles, measuring repetition and complexity. We compare between the AI-generated titles and actual observed field data using an extension of maximum mean discrepancy--a metric derived from the application of kernel mean embeddings of statistical distributions to high-dimensional machine learning (large language) embedding vectors--yielding a structured analysis of AI output novelty. Results suggest that (1) the AI generates unique content even under increasing task complexity, and at the limits of its computational capabilities, (2) the generated content has face validity, being consistent with both inputs to other generative AI and in qualitative comparison to field data, and (3) exhibits divergence from field data, mitigating concerns relating to intellectual property rights. We discuss implications for copyright and trademark law.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムが、学習中に学んだパターンを単に取り除くのではなく、真に新しいアイデアを生み出すかどうかを検討する。 新たな実験設計を用いることで、仮説的クラウドファンディングキャンペーンのためのプロジェクトタイトルの生成をAIに委ねる。 AI生成したプロジェクトタイトルで比較し、繰り返しと複雑さを測定します。 カーネル平均分布の埋め込みを高次元の機械学習(大規模言語)埋め込みベクトルに適用し,AI出力の新規性を構造化解析することで,AI生成タイトルと実観測フィールドデータの比較を行った。 その結果,(1)AIはタスクの複雑さが増大してもユニークなコンテンツを生成し,その計算能力の限界において,(2)生成したコンテンツは,他の生成的AIへの入力と,フィールドデータとの質的比較の両面に整合性があり,(3)フィールドデータから分岐し,知的財産権に関する懸念が緩和されることが示唆された。 著作権及び商標法の意義について論じる。

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