論文の概要: Economic Anthropology in the Era of Generative Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15238v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 00:27:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:29.262038
• Title: Economic Anthropology in the Era of Generative Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 創造的人工知能時代における経済人類学
• Authors: Zachary Sheldon, Peeyush Kumar,
• Abstract要約: この研究は、C.A.L.L.O.N.(Conventionally Averated Late Liberal Ontology)とM.A.U.S.(More Accurate Understanding of Society and its Symbols)の2つのAIモデルを紹介した。 この研究は、人類学的な訓練がLLMの多様な経済システムや概念を認識する能力をいかに強化するかを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5931391729558287
• License:
• Abstract: This paper explores the intersection of economic anthropology and generative artificial intelligence (GenAI). It examines how large language models (LLMs) can simulate human decision-making and the inductive biases present in AI research. The study introduces two AI models: C.A.L.L.O.N. (Conventionally Average Late Liberal ONtology) and M.A.U.S.S. (More Accurate Understanding of Society and its Symbols). The former is trained on standard data, while the latter is adapted with anthropological knowledge. The research highlights how anthropological training can enhance LLMs' ability to recognize diverse economic systems and concepts. The findings suggest that integrating economic anthropology with AI can provide a more pluralistic understanding of economics and improve the sustainability of non-market economic systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,経済人類学と生成人工知能(GenAI)の交わりについて考察する。 大規模な言語モデル(LLM)が人間の意思決定とAI研究に存在する帰納的バイアスをシミュレートする方法について検討している。 この研究は、C.A.L.L.O.N.(Conventionally Average Late Liberal Ontology)とM.A.U.S.(More Accurate Understanding of Society and its Symbols)の2つのAIモデルを紹介している。 前者は標準的なデータに基づいて訓練され、後者は人類学の知識に適応している。 この研究は、人類学的な訓練がLLMの多様な経済システムや概念を認識する能力をいかに強化するかを強調している。 この結果は、経済人類学とAIを統合することで、経済学をより多元的に理解し、非市場経済システムの持続可能性を向上させることができることを示唆している。

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