論文の概要: Generative AI and Information Asymmetry: Impacts on Adverse Selection and Moral Hazard

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12969v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 15:48:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:42.105854
• Title: Generative AI and Information Asymmetry: Impacts on Adverse Selection and Moral Hazard
• Title（参考訳）: 生成AIと情報非対称性: 逆選択とモラルハザードへの影響
• Authors: Yukun Zhang, Tianyang Zhang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.630624512225164
• License:
• Abstract: Information asymmetry often leads to adverse selection and moral hazard in economic markets, causing inefficiencies and welfare losses. Traditional methods to address these issues, such as signaling and screening, are frequently insufficient. This research investigates how Generative Artificial Intelligence (AI) can create detailed informational signals that help principals better understand agents' types and monitor their actions. By incorporating these AI-generated signals into a principal-agent model, the study aims to reduce inefficiencies and improve contract designs. Through theoretical analysis and simulations, we demonstrate that Generative AI can effectively mitigate adverse selection and moral hazard, resulting in more efficient market outcomes and increased social welfare. Additionally, the findings offer practical insights for policymakers and industry stakeholders on the responsible implementation of Generative AI solutions to enhance market performance.
• Abstract（参考訳）: 情報非対称性は、しばしば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し、非効率性と福祉損失を引き起こす。 これらの問題に対処する従来の方法、例えばシグナリングやスクリーニングは、しばしば不十分である。 本研究では,AIがエージェントのタイプを理解し,行動を監視するのに役立つ,詳細な情報信号を生成する方法について検討する。 これらのAI生成信号をプリンシパルエージェントモデルに組み込むことで、非効率性を低減し、契約設計を改善することを目指している。 理論的分析とシミュレーションにより、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ことを実証する。 さらに、この調査結果は、市場パフォーマンスを高めるためのジェネレーティブAIソリューションの責任ある実装について、政策立案者や業界のステークホルダーに実践的な洞察を提供する。

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