論文の概要: Talk, Walk, and Market Response: Multimodal Measurement of AI Washing and Its Capital Market Consequences in China

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16367v1
• Date: Sun, 22 Mar 2026 14:28:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 02:32:13.934112
• Title: Talk, Walk, and Market Response: Multimodal Measurement of AI Washing and Its Capital Market Consequences in China
• Title（参考訳）: 講演・歩行・市場反応:中国におけるAI洗浄とその資本市場状況のマルチモーダル計測
• Authors: Wen Zhanjie, Guo Jingqiao,
• Abstract要約: 情報非対称性と技術的不透明さは、真のR&Dと比較してAI能力を誇張するコストを下げる。 2018Q1から2025Q2までの中国のAシェア市場を利用して、計測とメカニズムテストに関する文献を進歩させます。 我々は、年次レポートや道路ショーにおけるテキストイメージの整合性を評価するためのマルチモーダルなAI洗浄リスクスコア(AWRS)を構築し、特許品質、AI無形資産資本化、PCAを用いた技術人材報酬からMRMI(Material Real-Investment Matching Index)を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As artificial intelligence and generative large language models drive industrial upgrading, capital markets increasingly focus on AI-themed listed firms. Information asymmetry and technological opacity lower the cost of exaggerating AI capabilities relative to genuine R&D, spurring widespread AI Washing. Using China's A-share market from 2018Q1 to 2025Q2, we advance literature in measurement and mechanism testing. We construct a multimodal AI Washing Risk Score (AWRS) via Qwen-VL to assess text-image consistency in annual reports and roadshows, and a Material Real-Investment Matching Index (MRMI) from patent quality, AI intangible asset capitalization, and technical personnel compensation using PCA. Four findings emerge: (1) AWRS lacks predictive power for future MRMI, with a wider rhetoric-action gap among financially constrained firms; (2) substantive AI investment boosts high-quality patents, while empty rhetoric crowds out industry innovation; (3) long-horizon institutional investors detect AI Washing through site visits and reduce holdings; (4) such divestment triggers analyst downgrades, retail selling, and sharp valuation corrections within 180 days. Results are robust to IV-2SLS and staggered DID using the ChatGPT shock. This study enhances disclosure and pricing-efficiency research and supports RegTech for curbing thematic speculation.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と生成的大規模言語モデルが産業のアップグレードを促進する中、資本市場はますますAIをテーマとした上場企業に焦点を当てている。 情報の非対称性と技術的不透明さにより、真のR&Dと比較してAI能力を誇張するコストが低下し、AIウォッシングが広まる。 2018Q1から2025Q2までの中国のAシェア市場を利用して、計測とメカニズムテストに関する文献を進歩させます。 我々はQwen-VLを介してマルチモーダルなAI洗浄リスクスコア(AWRS)を構築し、年次レポートや道路ショーにおけるテキストイメージの整合性を評価するとともに、特許品質、AIの無形資産資本化、PCAを用いた技術人材報酬からMRMI(Material Real-Investment Matching Index)を構築する。 その結果,(1)AWRSには将来のMRMIの予測力が欠如しており,財政的に制約された企業間でのより広いレトリックのギャップがある,(2)実質的なAI投資は高品質な特許を推進し,(2)空のレトリックが産業革新を駆り立てる,(3)長期の機関投資家がサイト訪問を通じてAIウォッシングを検出し,保有を減少させる,(4)アナリストのダウングレード,小売販売,急激な評価補正を180日以内に引き起こす,という4つの結果が得られた。 結果は、ChatGPTショックを用いたIV-2SLSおよびスタガードDIDに対して堅牢である。 本研究は、情報開示と価格効率の研究を強化し、セマティックな憶測を抑制するためのRegTechを支援する。

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