AIプロンプト努力を通じて明らかにするリスク選好

本論文は、“プロンプトエンジニアリング”を、ノイズのあるAIシステムからの誤りリスクに対する自己保険の経済的視点から分析する。このアプローチを形式化するために、認知負荷下にあるエージェントが支援なしの作業とAIアシスタントへのプロンプトに労力を配分するモデルを構築する。理論モデルは、エージェントの最適なプロンプト努力がリスクに対する態度によって駆動されることを示す。具体的には、リスク回避的なエージェントは合理的にプロンプト努力に過剰投資し、リスク追求的なエージェントはリスク中立の基準に対して過小投資することを証明する。この結果は、成果の限界効用とプロンプトの限界生産の共分散に起因し、これはリスク回避的エージェントにとって正の相関であり、AIの生産性認識を実質的に高める。新たな示唆は、プロンプト努力が経済的に意味のある行動であり、個人の下方AIリスクに対する基礎的態度について情報を提供しうることである。これらの結果は、AI採用・監督における異質性の理解に新たな視点を提供し、同等の課題条件下およびプロンプト能力を統制した場合、観察されたプロンプト努力が下方AIリスクに対する態度についての情報となる可能性を示唆する。この枠組みは、医療や金融のような高リスク環境でのAIガバナンスにおけるリスク管理の視点を提供する。