論文の概要: Information Retrieval in the Age of Generative AI: The RGB Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20610v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 10:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.844447
• Title: Information Retrieval in the Age of Generative AI: The RGB Model
• Title（参考訳）: 生成AI時代の情報検索:RGBモデル
• Authors: Michele Garetto, Alessandro Cornacchia, Franco Galante, Emilio Leonardi, Alessandro Nordio, Alberto Tarable,
• Abstract要約: 本稿では,生成型AIツールの利用の増加に伴って生じる複雑な情報ダイナミクスについて,新たな定量的アプローチを提案する。 本稿では,新たなトピックに応答して情報の生成,索引付け,普及を特徴付けるモデルを提案する。 以上の結果から,AI導入の急激なペースとユーザ依存度の増加は,不正確な情報拡散のリスクを増大させる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.96475639967431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) and generative AI is fundamentally transforming information retrieval and processing on the Internet, bringing both great potential and significant concerns regarding content authenticity and reliability. This paper presents a novel quantitative approach to shed light on the complex information dynamics arising from the growing use of generative AI tools. Despite their significant impact on the digital ecosystem, these dynamics remain largely uncharted and poorly understood. We propose a stochastic model to characterize the generation, indexing, and dissemination of information in response to new topics. This scenario particularly challenges current LLMs, which often rely on real-time Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques to overcome their static knowledge limitations. Our findings suggest that the rapid pace of generative AI adoption, combined with increasing user reliance, can outpace human verification, escalating the risk of inaccurate information proliferation across digital resources. An in-depth analysis of Stack Exchange data confirms that high-quality answers inevitably require substantial time and human effort to emerge. This underscores the considerable risks associated with generating persuasive text in response to new questions and highlights the critical need for responsible development and deployment of future generative AI tools.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)と生成AI(Generative AI)の出現は、インターネット上の情報検索と処理を根本的に変え、コンテンツの信頼性と信頼性に関する大きな可能性と重要な懸念をもたらす。 本稿では,生成型AIツールの利用の増加に伴って生じる複雑な情報ダイナミクスについて,新たな定量的アプローチを提案する。 デジタルエコシステムに大きな影響を与えたにもかかわらず、これらのダイナミクスは、ほとんど未知であり、理解されていないままである。 本稿では,新しいトピックに対する情報の生成,索引付け,伝達を特徴付ける確率モデルを提案する。 このシナリオは、静的な知識制限を克服するために、しばしばリアルタイム検索拡張生成(RAG)技術に依存する現在のLLMに特に挑戦する。 我々の研究結果は、生成AIの採用の急速なペースとユーザ依存の増大が、人間の検証を上回り、デジタルリソース間の不正確な情報拡散のリスクを増大させることを示唆している。 Stack Exchangeデータの詳細な分析では、高品質な回答には必然的に相当な時間と人的労力が必要になることが確認されている。 このことは、新しい質問に応えて説得力のあるテキストを生成することに関連するかなりのリスクを浮き彫りにし、将来の生成型AIツールの開発とデプロイに責任を負う必要性を強調している。

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