当AI提升答案但减缓知识创造：数字公共产品中的匹配与动态知识创造
综合经济学
2026-04-02 v1 经济学
摘要
生成式AI帮助用户更高效地解决问题，但不在公共平台上留下痕迹。更少的讨论和解决方案到达公共平台，未来问题解决者所依赖的档案可能会缩小。我们构建了一个公共产品供给的动态模型，其中智能体通过解决其他智能体在公共平台上发布的问题来做出贡献，积累的解决方案形成一个贬值的公共档案。AI通过两个边际减少档案创建：流量边际：随着AI在问题到达平台之前私下解决更多问题，发布的知识增强型查询量下降。解决边际：随着AI提高贡献者的外部选项，发布的查询被解决的概率下降，稀释贡献者池并在平台上造成拥堵。这两个边际通过一种自我削弱的反馈相互作用，可能产生低档案陷阱。该分解给出一个诊断性预测：在拥堵状态下，发布量和条件解决率的联合下降要求供给侧池稀释在定量上存在；而发布量下降但解决率稳定或上升则表明私人转移 alone是主导力量。鼓励AI辅助解决方案的公共分享可以抵消与私人转移相关的下降，但无法修复由参与驱动的条件解决率恶化，这需要直接维持贡献者参与度。
引用
@article{arxiv.2604.00468,
title = {When AI Improves Answers but Slows Knowledge Creation: Matching and Dynamic Knowledge Creation in Digital Public Goods},
author = {Keh-Kuan Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.00468},
year = {2026}
}