論文の概要: When and Why is Persuasion Hard? A Computational Complexity Result
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07923v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 04:22:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 14:58:11.688001
- Title: When and Why is Persuasion Hard? A Computational Complexity Result
- Title（参考訳）: いつ, なぜ説得が難しいのか? 計算複雑性の結果
- Authors: Zachary Wojtowicz,
- Abstract要約: 本稿では,情報説得を数学的決定問題として定式化し,人間とAIのエージェントを共通の概念的足場に配置する。
新たな証明では、説得力のあるメッセージは発見が困難である(NP-Hard)が、他者が提供すれば容易に採用できることが証明されている。
この非対称性は、人々がなぜ説得を受けやすいのかを説明するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03626013617212666
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As generative foundation models improve, they also tend to become more persuasive, raising concerns that AI automation will enable governments, firms, and other actors to manipulate beliefs with unprecedented scale and effectiveness at virtually no cost. The full economic and social ramifications of this trend have been difficult to foresee, however, given that we currently lack a complete theoretical understanding of why persuasion is costly for human labor to produce in the first place. This paper places human and AI agents on a common conceptual footing by formalizing informational persuasion as a mathematical decision problem and characterizing its computational complexity. A novel proof establishes that persuasive messages are challenging to discover (NP-Hard) but easy to adopt if supplied by others (NP). This asymmetry helps explain why people are susceptible to persuasion, even in contexts where all relevant information is publicly available. The result also illuminates why litigation, strategic communication, and other persuasion-oriented activities have historically been so human capital intensive, and it provides a new theoretical basis for studying how AI will impact various industries.
- Abstract（参考訳）: 生成基盤モデルが改善されるにつれて、AI自動化が政府、企業、その他のアクターが、前例のない規模で、事実上無コストで、信念を操作できるようにするという懸念を提起する傾向にある。
この傾向の完全な経済的・社会的影響は予測が難しいが、そもそも、なぜ人的労働が生産するのにコストがかかるのかについての完全な理論的理解が現在欠けているため、予測は困難である。
本稿では,情報説得を数学的決定問題として定式化し,その計算複雑性を特徴付けることによって,人間とAIエージェントを共通の概念基盤に配置する。
新たな証明では、説得力のあるメッセージは発見が困難である(NP-Hard)が、他者が提供すれば容易に採用できる(NP)。
この非対称性は、人々がなぜ説得を受けやすいのかを説明するのに役立つ。
この結果は、訴訟、戦略的コミュニケーション、その他の説得指向の活動が歴史的に人的資本集約的であった理由を照らし、AIが様々な産業にどのように影響するかを研究するための新たな理論的基盤を提供する。
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