論文の概要: Auction-Based Regulation for Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01871v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 18:56:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:55:43.924380
• Title: Auction-Based Regulation for Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: オークションによる人工知能の規制
• Authors: Marco Bornstein, Zora Che, Suhas Julapalli, Abdirisak Mohamed, Amrit Singh Bedi, Furong Huang,
• Abstract要約: 規制当局は、AIの展開が壊れた後に残された安全、偏見、法的な破片をゆっくりと拾い上げている。 本稿では,デバイスに適合したモデルをデプロイする動機付けを確実に行う,オークションベースの規制機構を提案する。 規制入札は,基準規制機構と比較して,コンプライアンス率を20%,参加率を15%向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.86995747151915
• License:
• Abstract: In an era of "moving fast and breaking things", regulators have moved slowly to pick up the safety, bias, and legal debris left in the wake of broken Artificial Intelligence (AI) deployment. While there is much-warranted discussion about how to address the safety, bias, and legal woes of state-of-the-art AI models, rigorous and realistic mathematical frameworks to regulate AI are lacking. Our paper addresses this challenge, proposing an auction-based regulatory mechanism that provably incentivizes devices (i) to deploy compliant models and (ii) to participate in the regulation process. We formulate AI regulation as an all-pay auction where enterprises submit models for approval. The regulator enforces compliance thresholds and further rewards models exhibiting higher compliance than their peers. We derive Nash Equilibria demonstrating that rational agents will submit models exceeding the prescribed compliance threshold. Empirical results show that our regulatory auction boosts compliance rates by 20% and participation rates by 15% compared to baseline regulatory mechanisms, outperforming simpler frameworks that merely impose minimum compliance standards.
• Abstract（参考訳）: の時代に、規制当局はゆっくりと動き、人工知能(AI)の展開が壊れた後に残された安全、偏見、法的な破片を拾い上げている。 最先端のAIモデルの安全性、バイアス、法的な問題にどのように対処するかについては、多くの専門的な議論があるが、AIを規制する厳格で現実的な数学的フレームワークは欠如している。 われわれはこの課題に対処し、デバイスを確実にインセンティブを与えるオークションベースの規制機構を提案する。 (i)従順なモデルを配置し、 二 規制手続に参加すること。 私たちはAI規制を、企業が承認のためにモデルを提出する、全額のオークションとして定式化しています。 規制当局はコンプライアンス基準を強制し、仲間よりも高いコンプライアンスを示すモデルに報酬を与える。 我々は、合理的エージェントが所定のコンプライアンス基準を超えるモデルを提出することを示すナッシュ均衡を導出する。 実証的な結果から,我々の規制オークションは,基準規制機構に比べてコンプライアンス率を20%向上し,参加率を15%向上させ,最低コンプライアンス基準を課すだけの単純な枠組みを上回ります。

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