論文の概要: Beyond Private or Public: Large Language Models as Quasi-Public Goods in the AI Economy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13265v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 17:22:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.197648
• Title: Beyond Private or Public: Large Language Models as Quasi-Public Goods in the AI Economy
• Title（参考訳）: プライベートまたはパブリックを超えて:AI経済における準公共財としての大規模言語モデル
• Authors: Yukun Zhang, TianYang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) をデジタルインフラ内における混合公共商品の形式として概念化する。 本研究では,LLMの非磁区特性,部分排他可能性,正の外部性を定量化するための数学的モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.887749221165767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper conceptualizes Large Language Models (LLMs) as a form of mixed public goods within digital infrastructure, analyzing their economic properties through a comprehensive theoretical framework. We develop mathematical models to quantify the non-rivalry characteristics, partial excludability, and positive externalities of LLMs. Through comparative analysis of open-source and closed-source development paths, we identify systematic differences in resource allocation efficiency, innovation trajectories, and access equity. Our empirical research evaluates the spillover effects and network externalities of LLMs across different domains, including knowledge diffusion, innovation acceleration, and industry transformation. Based on these findings, we propose policy recommendations for balancing innovation incentives with equitable access, including public-private partnership mechanisms, computational resource democratization, and governance structures that optimize social welfare. This interdisciplinary approach contributes to understanding the economic nature of foundation AI models and provides policy guidance for their development as critical digital infrastructure
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) をデジタルインフラ内における混合公共財の一形態として概念化し,その経済特性を包括的理論的枠組みを用いて分析する。 我々は,LLMの非リバリ特性,部分排他可能性,正の外部性を定量化する数学的モデルを開発した。 オープンソースおよびクローズドソース開発パスの比較分析により,資源配分効率,イノベーション軌跡,アクセスエクイティの系統的差異を同定する。 我々の実証研究は、知識拡散、イノベーション加速、産業変革など、異なる領域にわたるLCMの流出効果とネットワーク外部性を評価する。 これらの知見に基づき、社会福祉を最適化する公共民間パートナーシップ機構、計算資源の民主化、ガバナンス構造など、イノベーションインセンティブと公平なアクセスのバランスをとるための政策勧告を提案する。 この学際的アプローチは、基礎的AIモデルの経済的性質の理解に寄与し、重要なデジタルインフラとしての発展のための政策ガイダンスを提供する。

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