論文の概要: Exploring Vulnerability in AI Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23421v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 15:26:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.590776
• Title: Exploring Vulnerability in AI Industry
• Title（参考訳）: AI産業における脆弱性を探る
• Authors: Claudio Pirrone, Stefano Fricano, Gioacchino Fazio,
• Abstract要約: ファンデーション・モデル(FM)は、プラットフォーム・エコノミクスと激しい投資によって形作られた乱暴な市場を後押しし、大きな普及を遂げた。 本稿では,FM制作のための上流値連鎖に着目したAI Vulnerability Index(AIVI)を提案する。 我々は、FM出力を、計算、データ、タレント、資本、エネルギーの5つの入力の関数としてモデル化し、あらゆる入力における供給の脆弱性が業界を脅かすと仮定する。 制限と改善の余地があるにもかかわらず、この事前インデックスは、AIの中核生産エンジンのシステム的リスクを定量化することを目的としており、ダウンストリームバリューチェーンのリスクに暗黙的に光を当てている。
• 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: The rapid ascent of Foundation Models (FMs), enabled by the Transformer architecture, drives the current AI ecosystem. Characterized by large-scale training and downstream adaptability, FMs (as GPT family) have achieved massive public adoption, fueling a turbulent market shaped by platform economics and intense investment. Assessing the vulnerability of this fast-evolving industry is critical yet challenging due to data limitations. This paper proposes a synthetic AI Vulnerability Index (AIVI) focusing on the upstream value chain for FM production, prioritizing publicly available data. We model FM output as a function of five inputs: Compute, Data, Talent, Capital, and Energy, hypothesizing that supply vulnerability in any input threatens the industry. Key vulnerabilities include compute concentration, data scarcity and legal risks, talent bottlenecks, capital intensity and strategic dependencies, as well as escalating energy demands. Acknowledging imperfect input substitutability, we propose a weighted geometrical average of aggregate subindexes, normalized using theoretical or empirical benchmarks. Despite limitations and room for improvement, this preliminary index aims to quantify systemic risks in AI's core production engine, and implicitly shed a light on the risks for downstream value chain.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャによって実現されたファンデーションモデル(FM)の急速な上昇は、現在のAIエコシステムを駆動している。 大規模な訓練と下流適応性によって特徴付けられるFM(GPTファミリー)は、プラットフォーム・エコノミクスと激しい投資によって形作られた混乱した市場を後押しし、大規模な普及を遂げた。 急成長するこの業界の脆弱性を評価することは、データ制限のために非常に難しい。 本稿では,FM制作のための上流値連鎖に着目したAI Vulnerability Index(AIVI)を提案する。 我々は、FM出力を、計算、データ、タレント、資本、エネルギーの5つの入力の関数としてモデル化し、あらゆる入力における供給の脆弱性が業界を脅かすと仮定する。 主な脆弱性は、計算集中度、データ不足、法的なリスク、人材のボトルネック、資本の強さと戦略的依存関係、エネルギー需要の増大などだ。 不完全な入力置換性を認め、理論的または経験的ベンチマークを用いて正規化された集約サブインデックスの重み付き幾何平均を提案する。 制限と改善の余地があるにもかかわらず、この事前インデックスは、AIの中核生産エンジンのシステム的リスクを定量化することを目的としており、ダウンストリームバリューチェーンのリスクに暗黙的に光を当てている。

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