論文の概要: Predicting the Impact of Generative AI Using an Agent-Based Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17268v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 13:13:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 15:18:38.047525
- Title: Predicting the Impact of Generative AI Using an Agent-Based Model
- Title（参考訳）: エージェントベースモデルによる生成AIの影響予測
- Authors: Joao Tiago Aparicio, Manuela Aparicio, Sofia Aparicio, Carlos J. Costa,
- Abstract要約: 生成人工知能(AI)システムは、人間の創造性を模倣するコンテンツを自律的に生成することで産業を変革した。
本稿ではエージェント・ベース・モデリング(ABM)を用いてこれらの意味を探索する。
ABMは個人、ビジネス、政府エージェントを統合し、教育、スキル獲得、AIの採用、規制対応などのダイナミクスをシミュレートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (AI) systems have transformed various industries by autonomously generating content that mimics human creativity. However, concerns about their social and economic consequences arise with widespread adoption. This paper employs agent-based modeling (ABM) to explore these implications, predicting the impact of generative AI on societal frameworks. The ABM integrates individual, business, and governmental agents to simulate dynamics such as education, skills acquisition, AI adoption, and regulatory responses. This study enhances understanding of AI's complex interactions and provides insights for policymaking. The literature review underscores ABM's effectiveness in forecasting AI impacts, revealing AI adoption, employment, and regulation trends with potential policy implications. Future research will refine the model, assess long-term implications and ethical considerations, and deepen understanding of generative AI's societal effects.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)システムは、人間の創造性を模倣するコンテンツを自律的に生成することで、様々な産業を変革してきた。
しかし、その社会的・経済的影響に対する懸念は広く普及する。
本稿ではエージェント・ベース・モデリング(ABM)を用いてこれらの意味を探索し、生成型AIが社会的枠組みに与える影響を予測する。
ABMは個人、ビジネス、政府エージェントを統合し、教育、スキル獲得、AIの採用、規制対応などのダイナミクスをシミュレートする。
この研究は、AIの複雑な相互作用の理解を高め、政策立案のための洞察を提供する。
文献レビューはAIの影響を予測し、AIの採用、雇用、規制の傾向を潜在的に政策に影響を及ぼす可能性があることを明らかにする。
将来の研究は、モデルを洗練し、長期的含意と倫理的考察を評価し、生成AIの社会的影響をより深く理解する。
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