論文の概要: Competition and Diversity in Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08610v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 18:34:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:14.179350
• Title: Competition and Diversity in Generative AI
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIの競争と多様性
• Authors: Manish Raghavan,
• Abstract要約: 我々は、生産者が生成AIを使って互いに競合するときに、コンテンツ均質性の下流の結果を探索するゲーム理論モデルを開発した。 我々は、独立して機能する生成AIモデル(例えば、ベンチマークによると)は、競合に直面すると失敗し、その逆も失敗する可能性があることを示す。 コンペティションと均質性の間の相互作用が、生成AIの開発、評価、利用にどのように影響するかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2590064835234913
• License:
• Abstract: Recent evidence suggests that the use of generative artificial intelligence reduces the diversity of content produced. In this work, we develop a game-theoretic model to explore the downstream consequences of content homogeneity when producers use generative AI to compete with one another. At equilibrium, players indeed produce content that is less diverse than optimal. However, stronger competition mitigates homogeneity and induces more diverse production. Perhaps more surprisingly, we show that a generative AI model that performs well in isolation (i.e., according to a benchmark) may fail to do so when faced with competition, and vice versa. We validate our results empirically by using language models to play Scattergories, a word game in which players are rewarded for producing answers that are both correct and unique. We discuss how the interplay between competition and homogeneity has implications for the development, evaluation, and use of generative AI.
• Abstract（参考訳）: 近年の証拠は、生成的人工知能の使用は、生成されたコンテンツの多様性を減らすことを示唆している。 本研究では,生産者が生成AIを用いて互いに競合するときのコンテンツ均質性の下流の結果を探索するゲーム理論モデルを開発する。 均衡において、プレイヤーは明らかに最適な内容よりも多様性の低いコンテンツを制作する。 しかし、強い競争は均質性を緩和し、より多様な生産を引き起こす。 おそらく意外なことに、独立して機能する生成AIモデル(ベンチマークによると)は、競合に直面すると失敗し、その逆も失敗する可能性がある。 Scattergories(Scattergories)は,プレイヤーが正確かつ独特な回答を得られるワードゲームである。 コンペティションと均質性の間の相互作用が、生成AIの開発、評価、利用にどのように影響するかについて議論する。

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