論文の概要: AI-Enabled Rent-Seeking: How Generative AI Alters Market Transparency and Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12956v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 15:40:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:07:42.638804
- Title: AI-Enabled Rent-Seeking: How Generative AI Alters Market Transparency and Efficiency
- Title（参考訳）: AI可能なレントシーキング - ジェネレーティブAIが市場透明性と効率をいかに改善するか
- Authors: Yukun Zhang, Tianyang Zhang,
- Abstract要約: 生成的人工知能(AI)は、情報環境を変革し、機会と課題の両方を生み出した。
本稿では,ジェネレーティブAIが経済的賃貸購入行動にどのように影響するか,社会福祉に与える影響を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.630624512225164
- License:
- Abstract: The rapid advancement of generative artificial intelligence (AI) has transformed the information environment, creating both opportunities and challenges. This paper explores how generative AI influences economic rent-seeking behavior and its broader impact on social welfare. We develop a dynamic economic model involving multiple agents who may engage in rent-seeking activities and a regulator aiming to mitigate social welfare losses. Our analysis reveals a dual effect of generative AI: while it reduces traditional information rents by increasing transparency, it also introduces new forms of rent-seeking, such as information manipulation and algorithmic interference. These behaviors can lead to decreased social welfare by exacerbating information asymmetries and misallocating resources. To address these challenges, we propose policy interventions, including taxation and regulatory measures. This study provides a new perspective on the economic implications of generative AI, offering valuable insights for policymakers and laying a foundation for future research on regulating AI-driven economic behaviors.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)の急速な進歩は、情報環境を変革させ、機会と課題の両方を生み出している。
本稿では,ジェネレーティブAIが経済的賃貸購入行動にどのように影響するか,社会福祉に与える影響を考察する。
我々は、賃借活動に携わる複数のエージェントが関与する動的な経済モデルを構築し、社会福祉の損失を軽減することを目的とした規制を策定する。
我々の分析は、生成AIの二重効果を明らかにしており、透明性を高めて従来の情報レンタルを減らす一方で、情報操作やアルゴリズム干渉といった新しい形態のレンタカーも導入している。
これらの行動は、情報の非対称性を悪化させ、資源を誤割り当てすることによって、社会福祉を低下させる可能性がある。
これらの課題に対処するため、税制や規制措置を含む政策介入を提案する。
この研究は、生成AIの経済的意味に関する新たな視点を提供し、政策立案者に貴重な洞察を提供し、AIによる経済行動の規制に関する将来の研究の基盤を築き上げている。
関連論文リスト
- Generative AI and Information Asymmetry: Impacts on Adverse Selection and Moral Hazard [7.630624512225164]
情報非対称性は、経済市場において有害な選択とモラルハザードをもたらす。
本研究では、生成人工知能(AI)が詳細な情報信号を生成する方法について検討する。
ジェネレーティブAIは、有害な選択とモラルハザードを効果的に軽減し、より効率的な市場効果と社会的福祉をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-18T15:48:29Z) - From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate [69.05573887799203]
この議論の多くは、大きな間接効果に対処することなく直接的影響に集中している。
本稿では,Jevonsのパラドックス問題がどのようにAIに適用され,効率向上がパラドックス的に消費増加を促すかを検討する。
これらの2次の影響を理解するには、ライフサイクルアセスメントと社会経済分析を組み合わせた学際的アプローチが必要であると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-27T22:45:06Z) - Predicting the Impact of Generative AI Using an Agent-Based Model [0.0]
生成人工知能(AI)システムは、人間の創造性を模倣するコンテンツを自律的に生成することで産業を変革した。
本稿ではエージェント・ベース・モデリング(ABM)を用いてこれらの意味を探索する。
ABMは個人、ビジネス、政府エージェントを統合し、教育、スキル獲得、AIの採用、規制対応などのダイナミクスをシミュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T13:13:56Z) - Exploiting the Margin: How Capitalism Fuels AI at the Expense of Minoritized Groups [0.0]
本稿では、資本主義、人種的不正、人工知能(AI)の関係について考察する。
それは、AIが時代遅れの搾取のための現代的な乗り物として機能する、と論じている。
本論文は、社会正義と株式を技術デザインと政策の核心に組み込むアプローチを推進している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T22:40:07Z) - The impact of generative artificial intelligence on socioeconomic inequalities and policy making [1.5156317247732694]
生成的人工知能は、既存の社会経済的不平等を悪化させ、改善する可能性がある。
私たちのゴールは、AIが普及する社会問題の緩和にどのように役立つかを明らかにしながら、生成的AIが既存の不平等をいかに悪化させるかを強調することです。
情報領域では、生成AIはコンテンツの創造とアクセスを民主化することができるが、誤情報の生成と拡散を劇的に拡大する可能性がある。
教育ではパーソナライズされた学習を提供するが、デジタルディビジョンを広げる可能性がある。
医療分野では、診断とアクセシビリティを改善するが、既存の不平等をより深める可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-16T10:37:22Z) - VerifAI: Verified Generative AI [22.14231506649365]
生成AIは大きな進歩を遂げているが、その正確性と信頼性に関する懸念は拡大を続けている。
本稿では,データ管理の観点から生成AIの出力を検証することが,生成AIの新たな課題であることを示す。
私たちのビジョンは、検証可能な生成AIの開発を促進し、より信頼性が高く責任あるAIの利用に貢献することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-06T06:11:51Z) - 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) - Adaptive cognitive fit: Artificial intelligence augmented management of
information facets and representations [62.997667081978825]
ビッグデータ技術と人工知能(AI)応用の爆発的な成長は、情報ファセットの普及に繋がった。
等角性や正確性などの情報フェートは、情報に対する人間の認識を支配的かつ著しく左右する。
認知の限界を克服するために情報表現を適応できる人工知能技術が必要であることを示唆する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-25T02:47:25Z) - The AI Economist: Optimal Economic Policy Design via Two-level Deep
Reinforcement Learning [126.37520136341094]
機械学習に基づく経済シミュレーションは強力な政策・メカニズム設計の枠組みであることを示す。
AIエコノミスト(AI Economist)は、エージェントと共同適応するソーシャルプランナーの両方を訓練する2段階のディープRLフレームワークである。
単純な一段階の経済では、AIエコノミストは経済理論の最適税制を回復する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-05T17:42:35Z) - Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。
現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。
本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z) - Learning from Learning Machines: Optimisation, Rules, and Social Norms [91.3755431537592]
経済的な実体の行動に最も類似したAIの領域は道徳的に良い意思決定の領域であるようだ。
近年のAIにおけるディープラーニングの成功は、そのような問題を解決するための明示的な仕様よりも暗黙的な仕様の方が優れていることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-29T17:42:06Z)
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。