論文の概要: Agentic Inequality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16853v2
- Date: Wed, 22 Oct 2025 15:29:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:11.918102
- Title: Agentic Inequality
- Title(参考訳): エージェント不平等
- Authors: Matthew Sharp, Omer Bilgin, Iason Gabriel, Lewis Hammond,
- Abstract要約: アジェンティック不平等(Agentic inequality)とは、AIエージェントへの差分アクセスから生じる権力、機会、成果の潜在的な格差である。
本稿では、エージェントが既存の分割を悪化させ、適切な条件下では強力な等化力として機能するかを考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.034016224014177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous AI agents, capable of complex planning and action, represent a significant technological evolution beyond current generative tools. As these systems become integrated into political and economic life, their distribution and capabilities will be highly consequential. This paper introduces and explores "agentic inequality" - the potential disparities in power, opportunity, and outcomes stemming from differential access to, and capabilities of, AI agents. We analyse the dual potential of this technology, exploring how agents could both exacerbate existing divides and, under the right conditions, serve as a powerful equalising force. To this end, the paper makes three primary contributions. First, it establishes an analytical framework by delineating the three core dimensions through which this inequality can manifest: disparities in the availability, quality, and quantity of agents. Second, it argues that agentic inequality is distinct from prior technological divides. Unlike tools that primarily augment human abilities, agents act as autonomous delegates, creating novel power asymmetries through scalable goal delegation and direct agent-to-agent competition that are poised to reshape outcomes across economic and socio-political spheres. Finally, it provides a systematic analysis of the technical and socioeconomic drivers - from model release strategies to market incentives - that will shape the distribution of agentic power, concluding with a research agenda for navigating the complex governance challenges ahead.
- Abstract(参考訳): 複雑な計画と行動が可能な自律型AIエージェントは、現在の生成ツールを超えた重要な技術的進化を示している。
これらの制度が政治的・経済的生活に統合されるにつれて、その分布と能力は極めて重要となる。
本稿では、AIエージェントへの差分アクセスと能力から生じるパワー、機会、成果の潜在的な相違について紹介し、考察する。
我々はこの技術の二重ポテンシャルを分析し、エージェントが既存の分割をさらに悪化させ、適切な条件下では強力な等化力として機能するかを探る。
この目的のために、本論文は3つの主要な貢献をしている。
まず、この不平等が表すことができる3つの中核的な次元、すなわち、可用性、品質、およびエージェントの量の違いを記述することによって分析的な枠組みを確立する。
第二に、エージェント的不平等は以前の技術格差とは異なっていると論じている。
主に人間の能力を増強するツールとは異なり、エージェントは自律的なデリゲートとして機能し、スケーラブルなゴールデリゲートや、経済と社会の政治の領域にまたがる成果を再現するための直接エージェント対エージェントの競争を通じて、新しいパワー非対称性を創出する。
最後に、モデルリリース戦略から市場インセンティブまで、技術的および社会経済的要因の体系的な分析を提供し、エージェントパワーの分布を形作る。
関連論文リスト
- Virtual Agent Economies [12.298551147857822]
この創発的システムを解析するための枠組みとして「サンドボックス経済」を提案する。
私たちの現在の軌道は、巨大で浸透可能なAIエージェント経済の自発的な台頭を指している。
ここでは、安全なステアブルなAIエージェント市場につながる可能性のある設計選択について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-12T11:20:11Z) - Web3 x AI Agents: Landscape, Integrations, and Foundational Challenges [49.69200207497795]
Web3テクノロジとAIエージェントの収束は、分散化されたエコシステムを再形成する、急速に進化するフロンティアを表している。
本稿では, ランドスケープ, 経済, ガバナンス, セキュリティ, 信頼メカニズムの5つの重要な側面について, Web3 と AI エージェントの交わりについて, 初めてかつ最も包括的な分析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-04T15:44:58Z) - Ten Principles of AI Agent Economics [34.771189554393096]
AIエージェントは、特殊なツールから、社会的および経済的エコシステムのダイナミックな参加者へと進化している。
彼らの自律性と意思決定能力は、産業、職業、そして人間の生活に大きな影響を与える可能性がある。
本稿では、AIエージェント経済の10の原則を提示し、AIエージェントがどのように意思決定を行い、社会的相互作用に影響を与え、より広い経済に参加するかを理解するための枠組みを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T17:52:44Z) - Fairness in Agentic AI: A Unified Framework for Ethical and Equitable Multi-Agent System [0.0]
本稿では,公正性をエージェント相互作用の動的,創発的特性として扱う新しい枠組みを提案する。
この枠組みは、公正な制約、バイアス軽減戦略、および自律的なエージェント行動と社会的価値を整合させるインセンティブメカニズムを統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T04:42:00Z) - Hype, Sustainability, and the Price of the Bigger-is-Better Paradigm in AI [67.58673784790375]
AIパラダイムは、科学的に脆弱なだけでなく、望ましくない結果をもたらすものだ、と私たちは主張する。
第一に、効率の改善にもかかわらず、その計算要求はモデルの性能よりも速く増加するため、持続可能ではない。
第二に、健康、教育、気候などの重要な応用は別として、他人を犠牲にして特定の問題に焦点をあてることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-21T14:43:54Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T16:09:56Z) - The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる
まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。
単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:12:03Z)
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。