論文の概要: Beyond Automation: Rethinking Work, Creativity, and Governance in the Age of Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11893v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 20:25:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.003352
• Title: Beyond Automation: Rethinking Work, Creativity, and Governance in the Age of Generative AI
• Title（参考訳）: 自動化を超えて - ジェネレーティブAIの時代における仕事、創造性、ガバナンスを再考する
• Authors: Haocheng Lin,
• Abstract要約: 生成人工知能(AI)システムは、仕事の性質、流通、意味、創造性、経済の安全を再構築している。 本稿では,(1)雇用の進化と仕事の未来,(2)社会デミノグラフィーグループ,セクター,地理学におけるAI採用の多様なパターン,(3)普遍的ベーシックインカム(UBI)がAI革命に対する強制的政策応答となるか否か,という,現在のAI時代の4つの相互関連現象を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accelerating advancement of generative artificial intelligence (AI) systems is reshaping the nature, distribution and meaning of work, creativity, and economic security. This paper investigates four inter-related phenomena in the current AI era: (1) the evolving landscape of employment and the future of work; (2) the diverse patterns of AI adoption across socio-demographic groups, sectors, and geographies; (3) whether universal basic income (UBI) should become a compulsory policy response to the AI revolution; and (4) the implications of AI content policies and model behaviours for human creativity, wellbeing, and everyday decision-making. Furthermore, the paper tests the hypothesis that newer model generations may perform worse than their predecessors, and examines how users' interactions with AI systems may produce echo chambers through sycophantic model alignment. Using a mixed methodology that integrates labour market task-exposure modelling, sectoral diffusion mapping, policy-framework analysis, and qualitative discourse critique, this study develops a comprehensive framework for understanding the societal consequences of AI systems beyond productivity gains. It argues that to foster an inclusive, meaningful, and creative environment, policymakers must treat UBI as one dimension within a broader ecosystem of governance, skills development, creativity preservation, and model design. The paper concludes by outlining future research directions, including systematic evaluation of AI's creative performance across model generations, construction of a taxonomy of AI-usage distribution and equity, and formulation of governance criteria to balance content restrictions with creative freedom.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)システムの進歩が加速し、仕事の性質、流通、意味、創造性、経済の安全が変化している。 本稿では,(1)雇用の進化と仕事の未来,(2)社会デミノグラフィーグループ,セクター,地理学におけるAI採用の多様なパターン,(3)普遍的ベーシックインカム(UBI)がAI革命に対する強制的な政策対応となるか否か,(4)AIコンテンツポリシーとモデル行動が人間の創造性,幸福,日々の意思決定にもたらす影響について検討する。 さらに,より新しいモデル世代は,従来のモデルよりも悪い性能を示すのではないかという仮説を検証し,サイコファンティックモデルアライメントを通じて,AIシステムとのインタラクションがどのようにエコーチャンバーを生成するかを検討する。 本研究は,労働市場のタスク・エクスポージャー・モデリング,セクター拡散マッピング,政策・フレームワーク分析,質的談話批判を統合した混合手法を用いて,生産性向上以上のAIシステムの社会的影響を理解するための包括的枠組みを開発する。 包括的で有意義で創造的な環境を育むためには、政策立案者は、ガバナンス、スキル開発、クリエイティビティの保存、モデルデザインというより広いエコシステムの中で、UCIを一つの次元として扱う必要がある、と論じている。 論文は、モデル世代にわたるAIの創造的パフォーマンスの体系的評価、AI利用分布と株式の分類の構築、コンテンツ制限と創造的自由のバランスをとるためのガバナンス基準の定式化など、今後の研究方向性を概説する。

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