論文の概要: Does Capital Dream of Artificial Labour?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16042v1
- Date: Thu, 16 Oct 2025 09:53:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.79778
- Title: Does Capital Dream of Artificial Labour?
- Title(参考訳): 資本は人工労働を夢見るか?
- Authors: Marcin Korecki, Cesare Carissimo,
- Abstract要約: 本稿では、タイマギーの表現としての労働概念とその資本制度における絡み合いについて考察する。
ゲーム理論,エージェントベースシミュレーションを用いて,コブ・ダグラス関数が支配する生産プロセスにおける資本と労働の相互作用をモデル化する。
私たちは、キャピタルが消費する生きた労働力によって人為的に生存するシステムとして機能し、自動化が進む未来において、キャピタルのインフラなしで生活が持続できるかどうかを疑問視する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper investigates the concept of Labour as an expression of `timenergy' - a fusion of time and energy - and its entanglement within the system of Capital. We define Labour as the commodified, quantifiable expansion of timenergy, in contrast to Capital, which is capable of accumulation and abstraction. We explore Labour's historical evolution, its coercive and alienating nature, and its transformation through automation and artificial intelligence. Using a game-theoretic, agent-based simulation, we model interactions between Capital and Labour in production processes governed by Cobb-Douglas functions. Our results show that despite theoretical symmetry, learning agents disproportionately gravitate toward capital-intensive processes, revealing Capital's superior organizational influence due to its accumulative capacity. We argue that Capital functions as an artificially alive system animated by the living Labour it consumes, and question whether life can sustain itself without the infrastructures of Capital in a future of increasing automation. This study offers both a critique of and a framework for understanding Labour's subjugation within the Capital system.
- Abstract(参考訳): 本稿では、時間とエネルギーの融合である「時空」の表現としての労働の概念とその資本制度における絡み合いについて考察する。
我々は、労働を、蓄積と抽象化が可能な資本とは対照的に、タイムネギーの共用的、定量的な拡張として定義する。
我々は、労働の歴史的進化、その強迫的で疎外的な性質、そして自動化と人工知能による変革を探求する。
ゲーム理論,エージェントベースシミュレーションを用いて,コブ・ダグラス関数が支配する生産プロセスにおける資本と労働の相互作用をモデル化する。
以上の結果から,学習エージェントは理論対称性にもかかわらず,資本集約的なプロセスに不均衡に適応し,その蓄積能力により,資本の優れた組織的影響が明らかとなった。
私たちは、キャピタルが消費する生きた労働力によって人為的に生存するシステムとして機能し、自動化が進む未来において、キャピタルのインフラなしで生活が持続できるかどうかを疑問視する。
本研究は、資本制度における労働党の従属を理解するための枠組みと批判の両方を提供する。
関連論文リスト
- Artificial Intelligence and the Dual Paradoxes: Examining the Interplay of Efficiency, Resource Consumption, and Labor Dynamics [0.0]
我々は,AIがエネルギー消費,人的労働の役割,ハイブリッドの役割に与える影響について検討する。
発見は、AIがエネルギー消費を増大させ、人間の労働者の役割に最小限の影響を与えたことを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-09T11:10:02Z) - Augmenting Minds or Automating Skills: The Differential Role of Human Capital in Generative AI's Impact on Creative Tasks [4.39919134458872]
ジェネレーティブAIは、創造的な仕事を急速に作り直し、その受益者や社会的意味について批判的な疑問を提起している。
この研究は、創造的タスクにおいて、生成的AIが様々な形態の人的資本とどのように相互作用するかを探求することによって、一般的な仮定に挑戦する。
AIはクリエイティブツールへのアクセスを民主化するが、同時に認知的不平等を増幅する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T08:27:14Z) - Capital as Artificial Intelligence [0.0]
本稿では,歴史的エージェントシステムとしてのCapitalの特徴と,コンピュータサイエンスのツールを用いたCapitalのモデルを提案する。
私たちは、その進化が定量的な最適化プロセスによって駆動される場合、Capitalは人工知能の質を持つことができると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T09:05:33Z) - WorkArena++: Towards Compositional Planning and Reasoning-based Common Knowledge Work Tasks [85.95607119635102]
大型言語モデル(LLM)は人間のような知性を模倣することができる。
WorkArena++は、Webエージェントの計画、問題解決、論理的/論理的推論、検索、コンテキスト的理解能力を評価するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-07T07:15:49Z) - Cooperate or Collapse: Emergence of Sustainable Cooperation in a Society of LLM Agents [101.17919953243107]
GovSimは、大規模言語モデル(LLM)における戦略的相互作用と協調的意思決定を研究するために設計された生成シミュレーションプラットフォームである。
最強のLSMエージェントを除く全てのエージェントは、GovSimの持続的均衡を達成することができず、生存率は54%以下である。
道徳的思考の理論である「大学化」に基づく推論を活用するエージェントは、持続可能性を大幅に向上できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T15:59:16Z) - Scenarios for the Transition to AGI [0.24664305327044286]
我々は、技術進歩の異なるシナリオの下で、生産と賃金がどのように振る舞うかを分析する。
人間の作業は、複雑さが異なる原子論的なタスクに分解できると仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-17T22:22:28Z) - Reward is not Necessary: How to Create a Modular & Compositional
Self-Preserving Agent for Life-Long Learning [0.0]
本稿では、エージェントの能力を測定して、遷移演算子の下で実現可能な多くの未来を実現する、本質的なモチベーションの指標のみを使用することが可能であることを示す。
演算子ベルマン方程式を用いて階層状態空間へのエンパワーメントをスケールすることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-20T02:48:01Z) - COSMO: Conditional SEQ2SEQ-based Mixture Model for Zero-Shot Commonsense
Question Answering [50.65816570279115]
社会的文脈の暗黙的な原因と影響の特定は、機械が常識的推論を実行できるようにする駆動能力である。
この領域における現在のアプローチには、目に見えない状況に直面して常識推論を行う能力がない。
本稿では,動的かつ多様なコンテンツ生成機能を備えた条件付きSEQ2SEQベースの混合モデル(COSMO)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T07:08:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。