論文の概要: When Life Gives You AI, Will You Turn It Into A Market for Lemons? Understanding How Information Asymmetries About AI System Capabilities Affect Market Outcomes and Adoption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21650v1
- Date: Thu, 29 Jan 2026 12:49:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.822021
- Title: When Life Gives You AI, Will You Turn It Into A Market for Lemons? Understanding How Information Asymmetries About AI System Capabilities Affect Market Outcomes and Adoption
- Title（参考訳）: 人生がAIを与えるとき、あなたはそれをレモンの市場に変えるだろうか?AIシステムの能力に関する情報対称性が市場の結果と採用にどのように影響するかを理解する
- Authors: Alexander Erlei, Federico Cau, Radoslav Georgiev, Sagar Kumar, Kilian Bizer, Ujwal Gadiraju,
- Abstract要約: 複雑なAIシステムは、コストのかかるエラーを犯したり、隠れた欠陥を埋め込んだりしながら、非常に正確に見える。
本稿では,AIシステムのユーザ導入における情報非対称性と開示設計の役割について,最初の実験的証拠を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.10829096284761
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI consumer markets are characterized by severe buyer-supplier market asymmetries. Complex AI systems can appear highly accurate while making costly errors or embedding hidden defects. While there have been regulatory efforts surrounding different forms of disclosure, large information gaps remain. This paper provides the first experimental evidence on the important role of information asymmetries and disclosure designs in shaping user adoption of AI systems. We systematically vary the density of low-quality AI systems and the depth of disclosure requirements in a simulated AI product market to gauge how people react to the risk of accidentally relying on a low-quality AI system. Then, we compare participants' choices to a rational Bayesian model, analyzing the degree to which partial information disclosure can improve AI adoption. Our results underscore the deleterious effects of information asymmetries on AI adoption, but also highlight the potential of partial disclosure designs to improve the overall efficiency of human decision-making.
- Abstract（参考訳）: AI消費者市場は、厳しい買い手供給市場の非対称性が特徴である。
複雑なAIシステムは、コストのかかるエラーを犯したり、隠れた欠陥を埋め込んだりしながら、非常に正確に見える。
様々な形態の開示を取り巻く規制努力はあったが、大きな情報ギャップは残されている。
本稿では,AIシステムのユーザ採用を形作る上で,情報非対称性と開示設計が果たす重要な役割について,最初の実験的証拠を提供する。
私たちは、低品質のAIシステムの密度と、シミュレーションされたAI製品市場の開示要件の深さを体系的に変化させ、低品質のAIシステムに誤って依存するリスクに対して人々がどのように反応するかを評価する。
次に、参加者の選択を合理的ベイズモデルと比較し、部分的な情報開示がAI導入を改善する程度を分析する。
我々の研究結果は,AI導入における情報非対称性の有害な影響を浮き彫りにするとともに,人間の意思決定の全体的な効率を改善するための部分的開示設計の可能性を強調した。
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