論文の概要: Will Neural Scaling Laws Activate Jevons' Paradox in AI Labor Markets? A Time-Varying Elasticity of Substitution (VES) Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05816v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 16:55:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:52:42.674221
• Title: Will Neural Scaling Laws Activate Jevons' Paradox in AI Labor Markets? A Time-Varying Elasticity of Substitution (VES) Analysis
• Title（参考訳）: AI労働市場におけるニューラルスケーリング法則はJevonsのパラドックスを活性化するか? : 置換の時変弾性(VES)解析
• Authors: Rajesh P. Narayanan, R. Kelley Pace,
• Abstract要約: 我々は,4つの重要なメカニズムを通じて,AI開発と労働代行を結びつけるモデルを構築した。 この研究は、AIがますます人間の労働の代わりになると主張する産業の背景にある経済的理由を評価するための、シンプルなフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: AI industry leaders often use the term ``Jevons' Paradox.'' We explore the significance of this term for artificial intelligence adoption through a time-varying elasticity of substitution framework. We develop a model connecting AI development to labor substitution through four key mechanisms: (1) increased effective computational capacity from both hardware and algorithmic improvements; (2) AI capabilities that rise logarithmically with computation following established neural scaling laws; (3) declining marginal computational costs leading to lower AI prices through competitive pressure; and (4) a resulting increase in the elasticity of substitution between AI and human labor over time. Our time-varying elasticity of substitution (VES) framework, incorporating the G\o rtz identity, yields analytical conditions for market transformation dynamics. This work provides a simple framework to help assess the economic reasoning behind industry claims that AI will increasingly substitute for human labor across diverse economic sectors.
• Abstract（参考訳）: AI業界のリーダーは、しばしば 'Jevons' Paradox という用語を使う。 「「代用枠組みの時変弾力性」を通じて、人工知能導入におけるこの用語の重要性を考察する。 我々は,(1)ハードウェアとアルゴリズムの改善の両方から,AI開発と労働代行を結合するモデルを構築し,(2)確立された神経スケーリング法則に従って対数的に増大するAI能力,(3)競争的圧力によるAI価格の低下につながる限界計算コストの低減,(4)AIと人的労働の代行の弾力性の向上,の4つの主要なメカニズムにより,AI開発と労働代行を接続するモデルを構築した。 G\o rtzアイデンティティを組み込んだ置換(VES)フレームワークの時間変動弾性は、市場転換ダイナミクスの解析条件をもたらす。 この研究は、AIがさまざまな経済分野における人間の労働に置き換わるようになるという産業の主張の背後にある経済的理由を評価するための、シンプルなフレームワークを提供する。

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