GenAI 与人类创作者：两/三层市场的采购机制设计
计算机科学与博弈论
2026-02-24 v2
摘要
随着生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展，针对其独特特征进行机制设计提出了新的理论和实际挑战。与传统商品不同，来自一个领域的内容可以增强 GenAI 模型在其他领域的训练和性能。例如，OpenAI 的视频生成模型 Sora (Liu 等，2024b) 严重依赖图像数据以提高视频生成质量。在本文中，我们研究数据可迁移性下的非线性采购机制设计，其中在线平台同时使用人类创作者和 GenAI 来满足跨域内容需求。我们提出最大化平台收入或社会福利的优化机制，并识别 GenAI 哪些特性使此类高维设计问题可行。我们的分析进一步揭示了哪些领域面临更强的竞争压力，哪些领域则倾向于过度生产。此外，数据中介者的角色日益增长，包括像 Scale AI 这样的标注公司和诸如 The Wall Street Journal 这样的创作者组织，这引入了第三层到传统平台-创作者结构中。我们表明，这种三层市场可能导致输赢不均的结果，降低平台收入和社会福利，因为大量预先签署的合同扭曲了创作者的激励，并导致数据市场中的效率低下。这些发现表明需要对 GenAI 数据生态系统进行政府监管，我们的理论见解也得到数值仿真的进一步支持。
引用
@article{arxiv.2511.06559,
title = {GenAI vs. Human Creators: Procurement Mechanism Design in Two-/Three-Layer Markets},
author = {Rui Ai and David Simchi-Levi and Haifeng Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.06559},
year = {2026}
}