論文の概要: Characterizing Agentic Flooding of Government Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16603v2
• Date: Wed, 19 Aug 2026 16:17:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 13:35:39.19683
• Title: Characterizing Agentic Flooding of Government Services
• Title（参考訳）: 行政サービスにおけるエージェント洪水の特徴
• Abstract要約: 我々は、そのような洪水が政府のサービス(「浮き沈み」)のエージェント的な洪水を引き起こすと表現する。 11の地区にまたがる84件の洪水の可能性を収集したデータセットに基づいて,現在,洪水が広範囲に発生している可能性が示唆されている。 我々は、政府がこのトレードオフを起こさずに洪水を緩和できるような短期的な措置を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.648486143793064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI agents are making it easier for the public to interact with government, such as by helping them apply for benefits, understand complex policies, and make their opinions heard. Although improving service accessibility is beneficial, any resulting surges in demand could strain unprepared government services. We term such surges agentic flooding of government services ("flooding") and provide three contributions. First, based on a collected dataset of 84 potential cases of flooding across 11 jurisdictions, we posit that flooding is likely occurring widely today, mostly through large language models (LLMs) generating text cheaply. Second, we evaluate what services are most exposed to flooding. We develop a risk matrix to analyze a service's exposure, and suggest that near-term risk is highest for financially attractive, but complex services. Finally, we map possible government responses to flooding. Precedent suggests these responses will likely be sufficient to stop most cases of flooding, but the fastest to deploy - friction-inducing measures like fees - often trade off equitable access to public services. Accordingly, we close by recommending near-term actions that may allow governments to mitigate flooding without invoking this trade-off.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、公共が政府と対話しやすくしている。例えば、彼らが利益を申請するのを手助けしたり、複雑なポリシーを理解したり、意見を聞くことなどだ。 サービスアクセシビリティの改善は有益であるが、結果として需要が急増すると、未準備の政府サービスに負担がかかる可能性がある。 このような洪水は、行政サービス(「浮き沈み」)のエージェント的な洪水であり、3つの貢献である。 第一に、11の管轄区域にまたがる84の潜在的な洪水事例のデータセットに基づいて、大言語モデル(LLM)がテキストを安価に生成することで、洪水が現在広く発生している可能性が示唆されている。 第2に,洪水に最も曝露したサービスの評価を行う。 我々は、サービスの露出を分析するためのリスクマトリックスを開発し、経済的に魅力的だが複雑なサービスにとって、短期的リスクが最も高いことを示唆する。 最後に、洪水に対する政府の対応を地図化します。 前述したように、こうした対応は洪水のほとんどのケースを止めるのに十分だろうが、展開が速い ― 手数料のような摩擦を誘発する措置 ― 公共サービスへの公平なアクセスをトレードオフすることが多い。 したがって、政府はこのトレードオフを起こさずに洪水を緩和できるような、短期的な措置を推奨することで締めくくります。

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