論文の概要: Societal Adaptation to AI Human-Labor Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03092v1
- Date: Sat, 07 Dec 2024 15:08:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-12 16:53:07.857400
- Title: Societal Adaptation to AI Human-Labor Automation
- Title（参考訳）: AIの人間-労働者自動化への社会適応
- Authors: Yuval Rymon,
- Abstract要約: 本稿では、社会がAIによるヒューマンコラボレーションの自動化にどのように適応できるかを分析する。
脅威モデルは、大量失業とその社会経済的な結果に焦点を当てている。
この分析は、AIの発展方法を形成する「能力改善介入」(CMI)と、社会の調整を支援する「適応介入」(ADI)の両方を探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: AI is transforming human labor at an unprecedented pace - improving 10$\times$ per year in training effectiveness. This paper analyzes how society can adapt to AI-driven human-labor automation (HLA), using Bernardi et al.'s societal adaptation framework. Drawing on literature from general automation economics and recent AI developments, the paper develops a "threat model." The threat model is centered on mass unemployment and its socioeconomic consequences, and assumes a non-binary scenario between full AGI takeover and swift job creation. The analysis explores both "capability-modifying interventions" (CMIs) that shape how AI develops, and "adaptation interventions" (ADIs) that help society adjust. Key interventions analyzed include steering AI development toward human-complementing capabilities, implementing human-in-the-loop requirements, taxation of automation, comprehensive reorientation of education, and both material and social substitutes for work. While CMIs can slow the transition in the short-term, significant automation is inevitable. Long-term adaptation requires ADIs - from education reform to providing substitutes for both the income and psychological benefits of work. Success depends on upfront preparation through mechanisms like "if-then commitments", and crafting flexible and accurate regulation that avoids misspecification. This structured analysis of HLA interventions and their potential effects and challenges aims to guide holistic AI governance strategies for the AI economy.
- Abstract（参考訳）: AIは人間の労働力を前例のないペースで変化させています。
本稿では、Bernardiらによる社会適応フレームワークを用いて、社会がAI駆動型ヒューマンコラボレーション自動化(HLA)にどのように適応できるかを分析する。
一般的な自動化経済学と最近のAI開発から文献を引用し、この論文は「脅威モデル」を発展させている。
脅威モデルは、大量失業とその社会経済的な結果を中心におり、AGIの完全買収と迅速な雇用創出の非二元的シナリオを前提としている。
この分析は、AIの発展方法を形成する「能力改善介入」(CMI)と、社会の調整を支援する「適応介入」(ADI)の両方を探求する。
分析された主な介入には、AI開発を人間の補足能力に向ける、ループ内の要件を実装する、自動化の課税、教育の総合的なリオリエンテーション、仕事のための物質的および社会的な代替品などが含まれる。
CMIは短期的に移行を遅らせる可能性があるが、重要な自動化は避けられない。
長期的な適応には、教育改革から仕事の収入と心理的利益の両方の代替品の提供まで、ADIが必要である。
成功は、"if-then commitments"のようなメカニズムによる事前の準備と、誤った特定を避けるための柔軟で正確な規制を構築することによる。
この構造化されたHLA介入の分析とその潜在的な効果と課題は、AI経済の全体的AIガバナンス戦略を導くことを目的としている。
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