論文の概要: Market Design for AI: Beyond the Copyright Binary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12260v1
• Date: Wed, 10 Jun 2026 16:04:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.548914
• Title: Market Design for AI: Beyond the Copyright Binary
• Title（参考訳）: AIの市場設計 - 著作権境界を越えて
• Authors: Yan Dai, Maryam Farboodi, Negin Golrezaei, Sepehr Shahshahani,
• Abstract要約: フリー・フォー・オールがクリエイターを補うものではなく、強力な知的財産権が創造的なインセンティブを弱めることも示している。 本稿では,クロスクリエータの外部性を内部化し,革新的なコントリビューションを補助するデータ仲介型市場設計を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.071478876256498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How can we design a market of human-generated content for use in training AI models that both enables technological progress and preserves individual incentives for high-quality content creation? Existing approaches take polar positions: a "free-for-all" model based on fair use and a "strong intellectual property rights" model. We show that both fail: Free-for-all does not compensate creators, and -- by modeling as a static Stackelberg game -- strong intellectual property rights also underpower creative incentives. We find this especially true for more innovative creators, a phenomenon we term the "originality penalty." Extending this insight to a dynamic model, we find another market failure undermining AI model performance, even for an initially good model: Such a model induces greater reliance by humans on AI-assisted creation, resulting in homogenized content feeding back into training, which degrades the model performance -- a "curse of precision." We further propose a market design with a data intermediary internalizing cross-creator externalities and subsidizing innovative contributions, thereby restoring efficiency.
• Abstract（参考訳）: 技術進歩と高品質なコンテンツ制作に対する個人のインセンティブの維持を可能にするAIモデルのトレーニングに使用する人為的コンテンツの市場をどのように設計するか。 既存のアプローチは、公正使用に基づく「すべて自由」モデルと「強い知的財産権」モデルである。 フリー・フォー・オールはクリエイターに報酬を与えず、静的なStackelbergゲームとしてモデリングすることで、強力な知的財産権は創造的なインセンティブを弱めている。 これは、より革新的なクリエーターにとって特に当てはまり、"オリジナルティペナルティ"と呼ばれる現象である。 この洞察をダイナミックモデルに拡張することで、当初は良いモデルであっても、AIモデルのパフォーマンスを損なう別のマーケット障害が見つかります。 さらに、クロスクリエータの外部性を内部化し、革新的なコントリビューションを補助し、効率を回復するデータ仲介型市場デザインを提案する。

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