論文の概要: Beyond the Sum: Unlocking AI Agents Potential Through Market Forces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10388v1
- Date: Thu, 19 Dec 2024 09:40:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-26 14:22:38.252081
- Title: Beyond the Sum: Unlocking AI Agents Potential Through Market Forces
- Title（参考訳）: AIエージェントを市場規模でアンロックする「Beyond the Sum」
- Authors: Jordi Montes Sanabria, Pol Alvarez Vecino,
- Abstract要約: AIエージェントは、デジタルマーケット内で独立した経済アクターとして機能する理論的能力を持っている。
既存のデジタルインフラストラクチャは、彼らの参加に大きな障壁をもたらします。
これらのインフラの課題に対処することは、新しい形態の経済組織を実現するための基本的なステップである、と我々は主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of Large Language Models has fundamentally transformed the capabilities of AI agents, enabling a new class of autonomous agents capable of interacting with their environment through dynamic code generation and execution. These agents possess the theoretical capacity to operate as independent economic actors within digital markets, offering unprecedented potential for value creation through their distinct advantages in operational continuity, perfect replication, and distributed learning capabilities. However, contemporary digital infrastructure, architected primarily for human interaction, presents significant barriers to their participation. This work presents a systematic analysis of the infrastructure requirements necessary for AI agents to function as autonomous participants in digital markets. We examine four key areas - identity and authorization, service discovery, interfaces, and payment systems - to show how existing infrastructure actively impedes agent participation. We argue that addressing these infrastructure challenges represents more than a technical imperative; it constitutes a fundamental step toward enabling new forms of economic organization. Much as traditional markets enable human intelligence to coordinate complex activities beyond individual capability, markets incorporating AI agents could dramatically enhance economic efficiency through continuous operation, perfect information sharing, and rapid adaptation to changing conditions. The infrastructure challenges identified in this work represent key barriers to realizing this potential.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの出現は、AIエージェントの能力を根本的に変え、動的コード生成と実行を通じて環境と対話できる新しい種類の自律エージェントを可能にした。
これらのエージェントは、デジタル市場内で独立した経済アクターとして活動する理論的能力を有しており、運用継続性、完全レプリケーション、分散学習能力において、価値創造に対する前例のない可能性を提供している。
しかし、人間のインタラクションを主目的として設計された現代のデジタルインフラは、彼らの参加に大きな障壁をもたらしている。
この研究は、デジタル市場における自律的な参加者として機能するためにAIエージェントに必要なインフラ要件を体系的に分析する。
既存のインフラがエージェントの参加を積極的に妨げていることを示すために、アイデンティティと承認、サービスディスカバリ、インターフェース、支払いシステムという4つの重要な領域を調査します。
これらのインフラの課題に対処することは、技術的な規範以上の意味を持ち、新しい形態の経済組織を実現するための基本的なステップである、と我々は主張する。
従来の市場と同様に、人間の知性によって個々の能力を超えた複雑な活動を調整できるため、AIエージェントを組み込んだ市場は、継続的な運用、完全な情報共有、変化する状況への迅速な適応を通じて、経済的効率を劇的に向上させることができる。
この作業で特定されるインフラストラクチャの課題は、この可能性を実現する上で重要な障壁である。
関連論文リスト
- NGENT: Next-Generation AI Agents Must Integrate Multi-Domain Abilities to Achieve Artificial General Intelligence [15.830291699780874]
我々は、次世代AIエージェント(NGENT)が、人工知能(AGI)に進むために、ドメイン間の能力を統合するべきだと論じている。
将来のAIエージェントは、これらの特殊システムの強みを、テキスト、ビジョン、ロボット工学、強化学習、感情知性などにわたって操作できる統一されたフレームワークに合成するべきである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-30T08:46:14Z) - Trustworthy Decentralized Autonomous Machines: A New Paradigm in Automation Economy [45.55770948876387]
分散自律機械(DAM)は、デジタル資産と物理資産の両方を管理することができる。
DAMは信頼ベースの経済モデルから信頼のない経済モデルへの移行において重要な役割を担っていると我々は主張する。
AIによる意思決定、IoT対応の運用自律性、ブロックチェーンベースのガバナンスの統合により、DAMはオーナシップの分散化、リソース割り当ての最適化、経済的な機会へのアクセスの民主化が可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-22T07:59:46Z) - A Desideratum for Conversational Agents: Capabilities, Challenges, and Future Directions [51.96890647837277]
大規模言語モデル(LLM)は、従来の対話システムから、自律的な行動、文脈認識、ユーザとのマルチターンインタラクションが可能な高度なエージェントへと、会話AIを推進してきた。
本調査では,人間レベルの知性にアプローチするよりスケーラブルなシステムにおいて,何が達成されたのか,どのような課題が持続するのか,何を行う必要があるのか,といった,次世代の会話エージェントのデシラトゥムを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-07T21:01:25Z) - An Overview of Large Language Models for Statisticians [109.38601458831545]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。
本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。
我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T03:40:36Z) - Governing AI Agents [0.2913760942403036]
生成AIツールの開発を開拓した企業は、現在AIエージェントを構築している。
本条は、AIエージェントから生じる問題を識別し、特徴付けるために、機関法と理論を用いる。
包括性、可視性、責任のガバナンス原則をサポートするためには、新しい技術的および法的基盤が必要である、と氏は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-14T07:55:18Z) - Autonomous Building Cyber-Physical Systems Using Decentralized Autonomous Organizations, Digital Twins, and Large Language Model [0.0]
本稿では,分散型自律型サイバー物理システムフレームワークについて紹介する。
分散自律型組織、大規模言語モデル、デジタルツインを統合して、スマートで自己管理型、運用型、財務的に自律的な建築インフラを構築する。
人工知能アシスタントは、ブロックチェーンのための直感的なヒューマンビルディングインタラクションを提供し、運用管理関連のタスクを構築するために開発された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T02:34:54Z) - Latent-Predictive Empowerment: Measuring Empowerment without a Simulator [56.53777237504011]
我々は、より実用的な方法でエンパワーメントを計算するアルゴリズムであるLatent-Predictive Empowerment(LPE)を提案する。
LPEは、スキルと国家間の相互情報の原則的な置き換えである目的を最大化することで、大きなスキルセットを学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T00:41:18Z) - Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。
我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。
IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:33:24Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z) - QuantAgent: Seeking Holy Grail in Trading by Self-Improving Large
Language Model [14.800710112671226]
本稿では,ドメイン固有の知識基盤を効率的に構築し,統合する上での課題に対処する,原則的枠組みを提案する。
内側のループでは、エージェントは知識ベースから引き出すことで応答を洗練し、外側のループでは、これらの応答は現実世界のシナリオでテストされる。
我々はこのフレームワークを、QuantAgentという名のトレーディングシグナルをマイニングするための自律エージェントを通じてインスタンス化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T06:47:14Z) - The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる
まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。
単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:12:03Z) - Analyzing Power Grid, ICT, and Market Without Domain Knowledge Using
Distributed Artificial Intelligence [0.0]
エネルギーインフラのようなサイバー物理システムは、ますます複雑になりつつある。
本稿では,分散人工知能を自己適応分析ツールとして応用するための概念を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-10T21:32:39Z)
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。