論文の概要: Competition and Diversity in Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08610v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 19:33:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 13:49:08.529882
• 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: 競争市場は多様なAIモデルを選択し、モノカルチャーを緩和している。 独立して機能する生成AIモデル(つまりベンチマークによれば)は、反復的市場において価値の提供に失敗する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1507640991166603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent evidence, both in the lab and in the wild, suggests that the use of generative artificial intelligence reduces the diversity of content produced. The use of the same or similar AI models appears to lead to more homogeneous behavior. Our work begins with the observation that there is a force pushing in the opposite direction: compe- tition. When producers compete with one another (e.g., for customers or attention), they are incentivized to create novel or unique content. We explore the impact com- petition has on both content diversity and overall social welfare. Through a formal game-theoretic model, we show that competitive markets select for diverse AI models, mitigating monoculture. We further show that a generative AI model that performs well in isolation (i.e., according to a benchmark) may fail to provide value in a compet- itive market. Our results highlight the importance of evaluating generative AI models across the breadth of their output distributions, particularly when they will be deployed in competitive environments. We validate our results empirically by using language models to play Scattergories, a word game in which players are rewarded for answers that are both correct and unique. Overall, our results suggest that homogenization due to generative AI is unlikely to persist in competitive markets, and instead, competition in downstream markets may drive diversification in AI model development
• Abstract（参考訳）: 最近の証拠は、研究室と野生の両方で、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。 同じまたは類似のAIモデルを使用することで、より均一な振る舞いがもたらされる。 私たちの研究は、反対方向に力が押し寄せているという観察から始まります。 プロデューサーが互いに競争するとき(例えば顧客や注意のために)、新しいコンテンツやユニークなコンテンツを作るインセンティブが与えられる。 共同請願がコンテンツ多様性と社会福祉全体に与える影響について検討する。 正式なゲーム理論モデルを通じて、競争市場は多様なAIモデルを選択し、モノカルチャーを緩和することを示した。 さらに、独立して機能する生成AIモデル(ベンチマークによれば、)が、反復的市場において価値を提供できない可能性があることも示します。 結果から,出力分布の広い範囲で生成AIモデルを評価することの重要性,特に競争環境にデプロイされる場合の重要さを強調した。 Scattergories(Scattergories)をプレイするために言語モデルを用いて実験的に結果を検証する。 全体としては、生成的AIによる均質化は競争市場において持続せず、代わりに下流市場での競争によってAIモデル開発が多様化する可能性が示唆されている。

関連論文リスト

• SPARTA ALIGNMENT: Collectively Aligning Multiple Language Models through Combat [73.529925653031]
  SPARTA ALIGNMENT(SPARTA ALIGNMENT)を提案する。 各イテレーションにおいて、1つの命令と2つのモデルがデュエルのために選択され、他のモデルが2つのレスポンスを評価し、それらの評価スコアは、適応されたエロランクベースの評価システムを介して集約される。 ピア評価された戦闘結果は、敗戦よりも勝利の反応が優先される選好ペアとなり、各イテレーションの最後にこれらの選好からすべてのモデルが学習される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-05T07:51:23Z)
• Psittacines of Innovation? Assessing the True Novelty of AI Creations [0.26107298043931204]
  我々は、仮説的なクラウドファンディングキャンペーンのために、AIにプロジェクトタイトルの生成を任せる。 AI生成したプロジェクトタイトルで比較し、繰り返しと複雑さを測定します。 結果は、タスクの複雑さが増大しても、AIがユニークなコンテンツを生成することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T13:08:11Z)
• Stimulate the Potential of Robots via Competition [60.69068909395984]
  本稿では,個々のロボットが競技者から知識を得るのに役立つ,競争力のある学習フレームワークを提案する。 具体的には、競合相手間の競合情報を、有利な行動を学ぶための補助信号として導入する。 さらに,Multiagent-Race環境を構築し,競争環境において訓練されたロボットが,単一ロボット環境でのSoTAアルゴリズムで訓練されたロボットよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:21:39Z)
• 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 Impact of Generative Artificial Intelligence on Market Equilibrium: Evidence from a Natural Experiment [19.963531237647103]
  生成人工知能(AI)は、人間の出力に似た創造的なコンテンツをより効率よく、コストを削減できる能力を示す。 本稿では,中国の主要なアートアウトソーシングプラットフォームにおいて,生成AIが市場均衡に与える影響を実証的に検討する。 我々の分析によると、生成AIの出現は平均価格を64%引き下げる結果となったが、同時に注文量が121%増加し、全体の売上が56%増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T04:31:53Z)
• Human-AI Interactions and Societal Pitfalls [1.6413583085553642]
  生成人工知能(AI)を利用すると、ユーザーは生産性が向上するかもしれないが、AI生成コンテンツは好みと正確に一致しないかもしれない。 個人レベルの意思決定とAIトレーニングの相互作用が社会的課題を引き起こす可能性があることを示す。 均質化とバイアス問題の解決策は、生産性を犠牲にすることなく、パーソナライズされたアウトプットを可能にする、人間とAIのインタラクションを改善することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T09:09:59Z)
• Discriminatory or Samaritan -- which AI is needed for humanity? An Evolutionary Game Theory Analysis of Hybrid Human-AI populations [0.5308606035361203]
  我々は,AIの異なる形態が,一発の囚人のジレンマゲームをする人間の集団における協力の進化にどのように影響するかを研究する。 障害者を含む全員を無条件で支援するサマリア人のAIエージェントは、差別的AIよりも高いレベルの協力を促進することができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T15:56:26Z)
• Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
  AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。 偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。 問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T11:22:59Z)
• Picking on the Same Person: Does Algorithmic Monoculture lead to Outcome Homogenization? [90.35044668396591]
  機械学習における繰り返しのテーマはアルゴリズムによるモノカルチャーである。同じシステム、またはコンポーネントを共有するシステムは、複数の意思決定者によってデプロイされる。 意思決定者がトレーニングデータや特定のモデルなどのコンポーネントを共有すれば、より均一な結果が得られます。 我々はこの仮説をアルゴリズムフェアネスベンチマークで検証し、トレーニングデータの共有がホモジェナイゼーションを確実に悪化させることを示した。 結果の均質化に関する哲学的分析と社会的な課題を、デプロイされた機械学習システムに含めることに着目して結論付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T09:33:11Z)
• Modeling Content Creator Incentives on Algorithm-Curated Platforms [76.53541575455978]
  本研究では,アルゴリズムの選択が露出ゲームにおける(ナッシュ)平衡の存在と性格にどのように影響するかを検討する。 本研究では、露出ゲームにおける平衡を数値的に見つけるためのツールを提案し、MovieLensとLastFMデータセットの監査結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T08:16:59Z)
• Competing Bandits: The Perils of Exploration Under Competition [99.68537519404727]
  オンラインプラットフォーム上での探索と競争の相互作用について検討する。 私たちは、スタークコンペティションが企業に対して、低福祉につながる「欲張り」バンディットアルゴリズムにコミットするよう促すことに気付きました。 競争を弱めるための2つのチャンネルについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T14:19:08Z)

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。