論文の概要: Collaborating with GenAI: Incentives and Replacements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20213v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 18:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:01.715877
• Title: Collaborating with GenAI: Incentives and Replacements
• Title（参考訳）: GenAIとのコラボレーション - インセンティブとリプレース
• Authors: Boaz Taitler, Omer Ben-Porat,
• Abstract要約: 我々は、GenAIがそのような環境での協調にどのように影響するかを分析するための理論的枠組みを提案する。 我々は、GenAIがほとんど効果がない場合でも、GenAIが労働者の努力を伴わないことを示す。 分析の結果, 個人価値の低い労働者でさえ, アウトプット全体の維持に重要な役割を果たす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.874667052216322
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The rise of Generative AI (GenAI) is reshaping how workers contribute to shared projects. While workers can use GenAI to boost productivity or reduce effort, managers may use it to replace some workers entirely. We present a theoretical framework to analyze how GenAI affects collaboration in such settings. In our model, the manager selects a team to work on a shared task, with GenAI substituting for unselected workers. Each worker selects how much effort to exert, and incurs a cost that increases with the level of effort. We show that GenAI can lead workers to exert no effort, even if GenAI is almost ineffective. We further show that the manager's optimization problem is NP-complete, and provide an efficient algorithm for the special class of (almost-) linear instances. Our analysis shows that even workers with low individual value may play a critical role in sustaining overall output, and excluding such workers can trigger a cascade. Finally, we conduct extensive simulations to illustrate our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)の台頭は、労働者の共有プロジェクトへの貢献方法を変えつつある。 労働者は生産性の向上や労力削減にGenAIを使用することができるが、管理者はそれを使って一部の労働者を完全に置き換えることができる。 我々は、GenAIがそのような環境での協調にどのように影響するかを分析するための理論的枠組みを提案する。 我々のモデルでは、マネージャは共有タスクに取り組むチームを選択し、GenAIは選択されていない労働者に代わる。 各作業員は、どれだけの労力を費やすかを選択し、労力のレベルによって増加するコストを発生させる。 我々は、GenAIがほとんど効果がない場合でも、GenAIが労働者の努力を伴わないことを示す。 さらに、マネージャの最適化問題はNP完全であることを示し、(ほぼ)線形インスタンスの特別なクラスに対して効率的なアルゴリズムを提供する。 分析の結果、個人価値の低い労働者でさえ全体の生産を維持する上で重要な役割を担い、そのような労働者を除くとカスケードが引き起こされる可能性が示唆された。 最後に,我々の理論的知見を説明するため,広範囲なシミュレーションを行った。

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