論文の概要: Socio-Economic Consequences of Generative AI: A Review of Methodological Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09313v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 09:40:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:24:50.531609
• Title: Socio-Economic Consequences of Generative AI: A Review of Methodological Approaches
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIの社会・経済性:方法論的アプローチの概観
• Authors: Carlos J. Costa, Joao Tiago Aparicio, Manuela Aparicio,
• Abstract要約: 我々は、生成AIの導入による経済的および社会的影響を予測するのに使用される主要な方法論を特定する。 総合的な文献レビューを通じて、我々はこの技術革命の多面的影響を評価するための様々な方法論を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The widespread adoption of generative artificial intelligence (AI) has fundamentally transformed technological landscapes and societal structures in recent years. Our objective is to identify the primary methodologies that may be used to help predict the economic and social impacts of generative AI adoption. Through a comprehensive literature review, we uncover a range of methodologies poised to assess the multifaceted impacts of this technological revolution. We explore Agent-Based Simulation (ABS), Econometric Models, Input-Output Analysis, Reinforcement Learning (RL) for Decision-Making Agents, Surveys and Interviews, Scenario Analysis, Policy Analysis, and the Delphi Method. Our findings have allowed us to identify these approaches' main strengths and weaknesses and their adequacy in coping with uncertainty, robustness, and resource requirements.
• Abstract（参考訳）: 近年,生産型人工知能(AI)の普及により,技術景観や社会構造が根本的に変化している。 我々の目的は、生成型AIの導入による経済的・社会的影響を予測するのに役立つ主要な方法論を特定することである。 総合的な文献レビューを通じて、我々はこの技術革命の多面的影響を評価するための様々な方法論を明らかにした。 本稿では,エージェントベースシミュレーション(ABS),計量モデル,入力出力分析,意思決定エージェントの強化学習(RL),調査とインタビュー,シナリオ分析,政策分析,デルファイ法について検討する。 我々の発見は、これらのアプローチの主な強みと弱点と、不確実性、堅牢性、そしてリソース要件に対処する上でのそれらの妥当性を識別することを可能にする。

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