計量ファイナンス · 2026年11月5日(木)

arXiv 計量ファイナンス(q-fin)。

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Dull, Dirty, Dangerous? Working Conditions and the Limits of Occupational AI Exposure

説明単調で、汚く、危険?作業条件と職業的AI曝露の限界

要約本論文は、米国754職業のO*NETの21項目を用い、単調・汚い・危険といった作業条件と職業的AI曝露の関係を検討している。両方の曝露指標で、曝露が高い職業ほど作業条件のスコアが低い傾向が見られた。しかし体力的要求、学歴、訓練・経験、賃金を調整すると総合的な関連は弱まり、大規模言語モデルによる指標では信頼区間にゼロが含まれた。

Siyi Yu

arXiv econ.GN · cs.AI · q-fin.EC

Does Frontier AI Strengthen Cyber Defense? Evidence from Project Glasswing

説明最先端AIはサイバー防御を強化するか?「Project Glasswing」からの証拠

要約本論文は、ソフトウェア脆弱性の発見に用いるモデル Claude Mythos Preview への早期アクセスを、米国の一部大手テック企業に与えた「Project Glasswing」の影響を検証しています。アクセスを得た企業は公開された脆弱性の報告数が2倍以上に増え、高影響の脆弱性は約150%多く開示されました。披露後1か月以内に悪用された脆弱性の割合は約3分の2低下しましたが、悪用された脆弱性の件数に変化はなかったとしています。

Thomas Mosk