論文の概要: Group Selection as a Safeguard Against AI Substitution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03541v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 13:56:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.485243
• Title: Group Selection as a Safeguard Against AI Substitution
• Title（参考訳）: AI代替に対する保護としてのグループ選択
• Authors: Qiankun Zhong, Thomas F. Eisenmann, Julian Garcia, Iyad Rahwan,
• Abstract要約: 生成AIへの信頼は、特に創造的な仕事において、文化的分散と多様性を減らすことができる。 この分散の減少は、モデル崩壊や幻覚を含むモデル性能の問題を既に引き起こしている。 エージェントベースのモデルと進化ゲーム理論を用いて、補完と置換の2種類のAI使用の比較を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28029990367346164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliance on generative AI can reduce cultural variance and diversity, especially in creative work. This reduction in variance has already led to problems in model performance, including model collapse and hallucination. In this paper, we examine the long-term consequences of AI use for human cultural evolution and the conditions under which widespread AI use may lead to "cultural collapse", a process in which reliance on AI-generated content reduces human variation and innovation and slows cumulative cultural evolution. Using an agent-based model and evolutionary game theory, we compare two types of AI use: complement and substitute. AI-complement users seek suggestions and guidance while remaining the main producers of the final output, whereas AI-substitute users provide minimal input, and rely on AI to produce most of the output. We then study how these use strategies compete and spread under evolutionary dynamics. We find that AI-substitute users prevail under individual-level selection despite the stronger reduction in cultural variance. By contrast, AI-complement users can benefit their groups by maintaining the variance needed for exploration, and can therefore be favored under cultural group selection when group boundaries are strong. Overall, our findings shed light on the long-term, population-level effects of AI adoption and inform policy and organizational strategies to mitigate these risks.
• Abstract（参考訳）: 生成AIへの信頼は、特に創造的な仕事において、文化的分散と多様性を減らすことができる。 この分散の減少は、モデル崩壊や幻覚を含むモデル性能の問題を既に引き起こしている。 本稿では,人間の文化進化におけるAI利用の長期的影響と,AI利用が広く普及している状況が,AI生成コンテンツへの依存が人間の多様性と革新を減少させ,累積的文化進化を遅らせるプロセスである「文化崩壊」につながる可能性について考察する。 エージェントベースのモデルと進化ゲーム理論を用いて、補完と置換の2種類のAI使用の比較を行う。 AI補完ユーザは最終的なアウトプットの主要なプロデューサを維持しながら、提案とガイダンスを求める一方で、AI代替ユーザは最小限のインプットを提供し、アウトプットの大部分をAIに依存している。 次に、これらの利用戦略がどのように進化力学の下で競争し、拡散するかを研究する。 文化的な分散が強いにもかかわらず、AI代替ユーザーは個人レベルの選択で優位であることがわかった。 対照的に、AI補完ユーザは探索に必要なばらつきを保ち、グループ境界が強い場合、文化的グループ選択の下で好まれる。 全体として、私たちの発見は、AIの採用による長期的、人口レベルの影響に光を当て、これらのリスクを軽減するための政策と組織戦略を通知しました。

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