論文の概要: Economic Policy Challenges for the Age of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13168v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 02:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:41:13.309833
• Title: Economic Policy Challenges for the Age of AI
• Title（参考訳）: AI時代の経済政策への挑戦
• Authors: Anton Korinek,
• Abstract要約: 本稿では、AIの人工知能(AGI)への転換的進歩が、経済学者や経済政策立案者にもたらす大きな課題について考察する。 私は、AIの時代が、労働の役割を減らし、前例のない生産性向上をもたらすことによって、経済の基本的な構造にどのように革命をもたらすかを検討するが、失業、所得分配、教育と人的資本の価値に対する懸念を提起する。 次に,AI時代の経済政策の課題として,(1)不平等・所得分配,(2)教育・技術開発,(3)社会的・政治的安定,(4)マクロ経済政策,(5)反トラスト・市場規制,(6)知的財産,(7)
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2913760942403036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper examines the profound challenges that transformative advances in AI towards Artificial General Intelligence (AGI) will pose for economists and economic policymakers. I examine how the Age of AI will revolutionize the basic structure of our economies by diminishing the role of labor, leading to unprecedented productivity gains but raising concerns about job disruption, income distribution, and the value of education and human capital. I explore what roles may remain for labor post-AGI, and which production factors will grow in importance. The paper then identifies eight key challenges for economic policy in the Age of AI: (1) inequality and income distribution, (2) education and skill development, (3) social and political stability, (4) macroeconomic policy, (5) antitrust and market regulation, (6) intellectual property, (7) environmental implications, and (8) global AI governance. It concludes by emphasizing how economists can contribute to a better understanding of these challenges.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、AIの人工知能(AGI)への転換的進歩が、経済学者や経済政策立案者にもたらす大きな課題について考察する。 私は、AIの時代が、労働の役割を減らし、前例のない生産性向上をもたらすことによって、経済の基本的な構造にどのように革命をもたらすかを検討するが、失業、所得分配、教育と人的資本の価値に対する懸念を提起する。 私は、AGI後の労働にどのような役割が残るのか、どの生産要因が重要になるのかを探求する。 この論文は,(1)不平等と所得分配,(2)教育と技術開発,(3)社会的・政治的安定,(4)マクロ経済政策,(5)反トラストと市場規制,(6)知的財産,(7)環境影響,(8)グローバルAIガバナンスという,AI時代の経済政策の8つの重要な課題を明らかにする。 経済学者がこれらの課題をより深く理解するためにどのように貢献できるかを強調して結論付けている。

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