論文の概要: The Shifting Paradigm in AI : Why Generative Artificial Intelligence is the new Economic Variable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15212v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 20:57:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:13.280390
• Title: The Shifting Paradigm in AI : Why Generative Artificial Intelligence is the new Economic Variable
• Title（参考訳）: AIにおけるシフトするパラダイム : 生成的人工知能が新しい経済変数である理由
• Authors: Subramanyam Sahoo, Kamlesh Dutta,
• Abstract要約: 深層生成モデル — 生成的および深層学習技術の統合 — は、既存のデータを分析することを越えて、新たなデータの作成に長けている。 設計、最適化、革新のサイクルを自動化することで、ジェネレーティブAIは、コア産業プロセスを変えようとしている。 金融セクターでは、リスクアセスメント、トレーディング戦略、予測を変革し、その大きな影響を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The relentless pursuit of technological advancements has ushered in a new era where artificial intelligence (AI) is not only a powerful tool but also a critical economic driver. At the forefront of this transformation is Generative AI, which is catalyzing a paradigm shift across industries. Deep generative models, an integration of generative and deep learning techniques, excel in creating new data beyond analyzing existing ones, revolutionizing sectors from production and manufacturing to finance. By automating design, optimization, and innovation cycles, Generative AI is reshaping core industrial processes. In the financial sector, it is transforming risk assessment, trading strategies, and forecasting, demonstrating its profound impact. This paper explores the sweeping changes driven by deep learning models like Large Language Models (LLMs), highlighting their potential to foster innovative business models, disruptive technologies, and novel economic landscapes. As we stand at the threshold of an AI-driven economic era, Generative AI is emerging as a pivotal force, driving innovation, disruption, and economic evolution on a global scale.
• Abstract（参考訳）: 技術進歩の絶え間ない追求は、人工知能(AI)が強力なツールであるだけでなく、重要な経済ドライバーでもある新しい時代に幕を閉じた。 この変革の最前線にジェネレーティブAIがあり、業界全体のパラダイムシフトを触媒している。 深層生成モデル(Deep Generative model)は、生成的および深層学習技術の統合であり、既存のデータを分析するだけでなく、生産や製造からファイナンスまでセクターに革命をもたらす新しいデータの作成に長けている。 設計、最適化、革新のサイクルを自動化することで、ジェネレーティブAIは、コア産業プロセスを変えようとしている。 金融セクターでは、リスクアセスメント、トレーディング戦略、予測を変革し、その大きな影響を示している。 本稿では,Large Language Models (LLMs) のようなディープラーニングモデルによって引き起こされる変化を概観し,革新的なビジネスモデル,破壊的技術,新しい経済景観を育成する可能性を明らかにする。 AI主導の経済時代のしきい値に立つ中で、ジェネレーティブAIは、世界規模でイノベーション、破壊、経済進化を推進し、重要な力として台頭しています。

関連論文リスト

• Hype, Sustainability, and the Price of the Bigger-is-Better Paradigm in AI [67.58673784790375]
  AIパラダイムは、科学的に脆弱なだけでなく、望ましくない結果をもたらすものだ、と私たちは主張する。 第一に、計算要求がモデルの性能よりも早く増加し、不合理な経済要求と不均等な環境フットプリントにつながるため、持続可能ではない。 第二に、健康、教育、気候などの重要な応用は別として、他人を犠牲にして特定の問題に焦点をあてることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T14:43:54Z)
• Comprehensive Overview of Artificial Intelligence Applications in Modern Industries [0.3374875022248866]
  本稿では、医療、金融、製造業、小売の4つの主要な分野にわたるAIの適用について検討する。 我々は、倫理的考察、AI開発の将来的な軌跡、そして経済成長を促進する可能性など、AI統合がもたらす意味について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T19:22:52Z)
• Adapting to the AI Disruption: Reshaping the IT Landscape and Educational Paradigms [0.0]
  人工知能(AI)は、技術進歩と社会変化が相互作用する革命期の始まりを示す。 このエッセイは、AI主導の経済がもたらした機会と問題について、ITセクターと情報技術教育に対するAI破壊の影響について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T09:39:25Z)
• The Dual Imperative: Innovation and Regulation in the AI Era [0.0]
  本稿では,人工知能における規制の欠如に伴う社会的コストについて論じる。 50年以上にわたるAI研究は、AIを主流に、有望な経済的利益へと押し上げてきた。 この談話は、加速主義者と、未発の技術的進歩を提唱するドーマー、そしてディストピア的な結果を防ぐための減速を求めるドーマーの間で偏在している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:26:25Z)
• Exploiting the Margin: How Capitalism Fuels AI at the Expense of Minoritized Groups [0.0]
  本稿では、資本主義、人種的不正、人工知能(AI)の関係について考察する。 それは、AIが時代遅れの搾取のための現代的な乗り物として機能する、と論じている。 本論文は、社会正義と株式を技術デザインと政策の核心に組み込むアプローチを推進している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-10T22:40:07Z)
• Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
  理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。 AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T08:49:12Z)
• The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop Artificial Intelligence [67.70415658080121]
  機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。 AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。 ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z)
• AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
  我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。 本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。 我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z)
• Quant 4.0: Engineering Quantitative Investment with Automated, Explainable and Knowledge-driven Artificial Intelligence [9.026263077693077]
  我々はQuant 4.0を導入し、次世代Quantumの工学的展望を提供する。 自動化AIは、従来の手作業モデリングから最先端の自動モデリングへと、量子パイプラインを変更します。 第二に、説明可能なAIは、機械学習ブラックボックスによる投資決定をよりよく理解し解釈するための新しい技術を開発する。 第三に、知識駆動型AIはデータ駆動型AIの補足であり、事前知識をモデリングに組み込んで投資決定を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T11:53:48Z)
• Learning from learning machines: a new generation of AI technology to meet the needs of science [59.261050918992325]
  科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。 産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T00:55:21Z)
• The AI Economist: Optimal Economic Policy Design via Two-level Deep Reinforcement Learning [126.37520136341094]
  機械学習に基づく経済シミュレーションは強力な政策・メカニズム設計の枠組みであることを示す。 AIエコノミスト(AI Economist)は、エージェントと共同適応するソーシャルプランナーの両方を訓練する2段階のディープRLフレームワークである。 単純な一段階の経済では、AIエコノミストは経済理論の最適税制を回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T17:42:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。