論文の概要: Is Generative AI an Existential Threat to Human Creatives? Insights from Financial Economics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19586v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 21:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:35:33.639619
• Title: Is Generative AI an Existential Threat to Human Creatives? Insights from Financial Economics
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIは人間の創造者にとって既存の脅威か? : 金融経済学からの洞察
• Authors: Jiasun Li,
• Abstract要約: 既存の生成AIモデルの能力が理論上の限界に達しても、答えは"ノー"である、と我々は主張する。 もし生成可能なAIモデルが、人間が必要とするすべてのコンテンツを低コストで提供できるなら、人間がコンテンツ作成に高価なリソースを費やすインセンティブは存在しない。 しかし、人間が新しいコンテンツを作成していない場合、生成AIは古い情報からしか学ばず、最新のコンテンツを生成することができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the phenomenal rise of generative AI models (e.g., large language models such as GPT or large image models such as Diffusion), there are increasing concerns about human creatives' futures. Specifically, as generative models' power further increases, will they eventually replace all human creatives' jobs? We argue that the answer is "no," even if existing generative AI models' capabilities reach their theoretical limit. Our theory has a close analogy to a familiar insight in financial economics on the impossibility of an informationally efficient market [Grossman and Stiglitz (1980)]: If generative AI models can provide all the content humans need at low variable costs, then there is no incentive for humans to spend costly resources on content creation as they cannot profit from it. But if no human creates new content, then generative AI can only learn from stale information and be unable to generate up-to-date content that reflects new happenings in the physical world. This creates a paradox.
• Abstract（参考訳）: 生成的AIモデル(例えば、GPTのような大きな言語モデルやDiffusionのような大きな画像モデル)の驚くべき上昇により、人間の創造者の将来に対する懸念が高まっている。 具体的には、生成モデルの力がさらに増加するにつれて、最終的にはすべての創造者の仕事を置き換えるのだろうか? 既存の生成AIモデルの能力が理論上の限界に達しても、答えは"ノー"である、と我々は主張する。 我々の理論は、情報効率のよい市場の不可避性に関する金融経済学の見慣れた洞察(Grossman and Stiglitz (1980))に類似している。 しかし、もし人間が新しいコンテンツを作成しなければ、生成的AIは古い情報からしか学べず、物理的な世界での新しい出来事を反映した最新のコンテンツを生成することができない。 これによりパラドックスが発生する。

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