論文の概要: Autonomous AI imitators increase diversity in homogeneous information ecosystems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16021v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 13:35:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 11:33:58.869050
• Title: Autonomous AI imitators increase diversity in homogeneous information ecosystems
• Title（参考訳）: 自律型AI模倣者は同種情報エコシステムの多様性を増大させる
• Authors: Emil Bakkensen Johansen, Oliver Baumann,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、人間が生成したコンテンツを模倣できる自律型AIエージェントを促進している。 本稿では,ニュースにおけるAIによる模倣を検証するための大規模シミュレーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Recent breakthroughs in large language models (LLMs) have facilitated autonomous AI agents capable of imitating human-generated content. This technological advancement raises fundamental questions about AI's impact on the diversity and democratic value of information ecosystems. We introduce a large-scale simulation framework to examine AI-based imitation within news, a context crucial for public discourse. By systematically testing two distinct imitation strategies across a range of information environments varying in initial diversity, we demonstrate that AI-generated articles do not uniformly homogenize content. Instead, AI's influence is strongly context-dependent: AI-generated content can introduce valuable diversity in originally homogeneous news environments but diminish diversity in initially heterogeneous contexts. These results illustrate that the initial diversity of an information environment critically shapes AI's impact, challenging assumptions that AI-driven imitation uniformly threatens diversity. Instead, when information is initially homogeneous, AI-driven imitation can expand perspectives, styles, and topics. This is especially important in news contexts, where information diversity fosters richer public debate by exposing citizens to alternative viewpoints, challenging biases, and preventing narrative monopolies, which is essential for a resilient democracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、人間が生成したコンテンツを模倣できる自律型AIエージェントを促進している。 この技術進歩は、情報エコシステムの多様性と民主的価値に対するAIの影響に関する根本的な疑問を提起する。 本稿では,ニュースにおけるAIによる模倣を検証するための大規模シミュレーションフレームワークを提案する。 初期多様性の異なる様々な情報環境にまたがる2つの異なる模倣戦略を体系的にテストすることにより、AI生成した記事が一様にコンテンツを均質化しないことを実証する。 AI生成コンテンツは、もともと同質なニュース環境において価値ある多様性を導入するが、当初は異質なコンテキストでは多様性を低下させる。 これらの結果は、情報環境の初期の多様性がAIの影響を批判的に形作り、AI駆動の模倣がダイバーシティを均一に脅かすという仮定に挑戦していることを示している。 その代わり、情報が当初均一である場合、AI駆動の模倣は視点、スタイル、トピックを拡張することができる。 これはニュースの文脈において特に重要であり、情報多様性は、市民を別の視点に露出させ、偏見に挑戦し、弾力性のある民主主義に不可欠な物語の独占を防ぐことによって、より豊かな公開討論を促進する。

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