論文の概要: Dynamics of Socio-Institutional Asynchrony in Generative AI: Analyzing the Relative Importance of Intervention Timing vs. Enforcement Efficiency via the Socio-Institutional Asynchrony Model (SIAM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11562v1
• Date: Thu, 25 Dec 2025 06:04:15 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-01-25 07:57:13.809968
• Title: Dynamics of Socio-Institutional Asynchrony in Generative AI: Analyzing the Relative Importance of Intervention Timing vs. Enforcement Efficiency via the Socio-Institutional Asynchrony Model (SIAM)
• Title（参考訳）: 生成AIにおける社会制度非同期のダイナミクス:社会制度非同期モデル(SIAM)による介入タイミングと強制効率の相対的重要性の分析
• Authors: Taeyoon Kim,
• Abstract要約: 生成AIの超指数的成長は、技術拡散のペースと制度適応の速度との間の制度的ミスマッチを強化する。 本研究では、介入タイミングと実施効率の2つの政策レバーの相対的効果を定量的に評価するために、社会制度非同期モデル(SIAM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5906113067506233
• License:
• Abstract: The super-exponential growth of generative AI has intensified the institutional mismatch between the pace of technological diffusion and the speed of institutional adaptation. This study proposes the Socio-Institutional Asynchrony Model, or SIAM, to quantitatively evaluate the relative effectiveness of two policy levers: intervention timing and enforcement efficiency. Using the timeline of the EU AI Act and an assumed compute doubling time of six months, we conduct a high precision simulation with 10001 time steps. The results show that an earlier intervention timing reduces the cumulative social burden by approximately sixty four percent, whereas improving enforcement efficiency reduces it by only about thirty percent. We further demonstrate analytically that advancing the start of intervention has structurally higher sensitivity, with roughly twice the relative effectiveness, compared to accelerating enforcement speed. These findings suggest that the core value of AI governance lies in proactive timeliness rather than reactive administrative efficiency.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの超指数的成長は、技術拡散のペースと制度適応の速度との間の制度的ミスマッチを増大させてきた。 本研究では、介入タイミングと実施効率の2つの政策レバーの相対的効果を定量的に評価するために、社会制度非同期モデル(SIAM)を提案する。 EU AI Actのタイムラインと6ヶ月の計算倍時間を用いて、10001のタイムステップで高精度なシミュレーションを行う。 その結果,早期介入のタイミングは累積的社会的負担を約6～4%削減する一方,施行効率の向上はわずか30%低下することがわかった。 さらに、介入開始の進行は、実施速度の加速に比べて、ほぼ2倍の相対的な効果で、構造的に高い感度を有することを分析的に実証した。 これらの結果は、AIガバナンスのコアバリューが、反応性のある管理効率ではなく、積極的なタイムラインにあることを示唆している。

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