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技术

人工智能能建立一个支持平等的税收体系吗?

Salesforce Research的首席研究科学家

新冠肺炎大流行的社会和经济影响广泛而深远。特别是,它对贫困家庭产生了不成比例的影响。一些受冲击最严重的行业,如零售和食品服务行业,历来都雇佣较低工资的工人,而这些工人现在发现自己没有工作或应急资金来抵御风暴。甚至还有研究数据表明不平等导致经济地位较低的COVID-19患者死亡率较高。

经济不平等是一个复杂的全球性问题,即使在发达国家,这个问题也在日益严重发布的报告由联合国在1月份发现。进一步地,a的结果最近的调查芝加哥大学的研究表明,由于COVID-19的出现,贫富差距可能会进一步扩大。

全球经济正在迅速发展,我们需要更好的方法来设计和评估经济政策。经济学家需要能够找到更快、更全面的替代方案,以找到未来的解决方案。这就是我们相信人工智能技术可以被用于好的方面。

人工智能经济学家简介

Salesforce的研究团队最近发布了一个名为人工智能的经济学家作为一种旨在通过创造人工智能驱动的税收政策建议来提高平等和生产力的第一个机器学习模型。AI经济学家使用两级强化学习(RL)框架,高度灵活,设计优化任何社会目标(例如,平等,生产力或可持续性),可以由用户设置。

我们将《人工智能经济学家》与其他三种基本税收方法进行了比较:

  • 没有税收和再分配的自由市场
  • 反映2018年美国联邦税表的累进税(即边际税率随收入增加而增加)
  • 一个分析税收模型提出由经济学家Emmanuel Saez提出,在我们的环境中,这导致了一个累退税表

在我们的模拟中,人工智能经济学家在平等和生产率之间的权衡方面比第二好的框架,Saez模型,获得了16%的收益。与自由市场相比,人工智能经济学家还将平等提高了47%,而生产力仅下降了11%。

我们认为,这些初步结果显示了应用数据和模拟方法快速制定公平有效的经济政策的潜力。

应用强化学习优化经济政策

强化学习算法在环境中使用聪明的试错策略来优化特定目标的政策模型。188bet滚球投注在此过程中,学习算法不断利用接收到的反馈来改进策略模型。

您可能已经了解了一些RL的高级应用程序。这是让人工智能能够做到这一点的常用方法竞争甚至获胜在围棋、dota2和星际争霸等流行游戏中,对抗人类是最好的。

这位人工智能经济学家的不同之处在于,目标不是敌对的。目标不是打败另一个队。在这种情况下,当人工智能在平等和生产力之间创造出社会最优平衡时,“胜利”就实现了。

AI经济学家在两个层次上使用RL。在第一级,它使用一组人工智能代理来模拟人们可能对不同税收的反应。人工智能代理人通过收集和交易资源来建造房屋来赚钱。这些代理通过使用RL算法调整他们的行为来最大化他们的效用和幸福。在第二个层次,社会规划者使用RL来调整和评估税收政策对世界的影响。

为什么税收?

税收是国家和地方政府重新分配财富的常用工具,几乎是社会的普遍组成部分。我们最近看到了它的作用,税收补贴帮助了那些受疫情影响的人,尤其是在美国

但没有人真正确定,在复杂的动态经济体中,税收政策如何才能实现可行的优化。制定有效的经济政策是复杂的,因为要考虑的可能事件几乎是无限多的。这就是我们的人工智能工程师和科学家团队试图破解密码的原因,也是我们寻求专家帮助的原因大卫·帕克斯教授他是哈佛大学经济学和计算机科学小组的负责人。

我们共同构建了一个框架,可以模拟数百万年的经济,并在运行一个真实世界经济所需的一小部分时间内评估税收政策。在真实世界中对税收进行仔细的实验几乎是不可能的,因此可行的经济模拟环境可以帮助更快地找到有效的解决方案。188bet滚球投注

我们的模拟看到人工智能代理对税收政策变化做出战略性反应。在某些情况下,代理人改变了他们的行为,以钻体制的空子,降低了他们的实际税收。人工智能税收模式很好地适应了这些行为变化,并仍然能够改善代理之间的平等。

为了确保我们走在正确的道路上,我们甚至采取了第一步,与真人一起评估我们的经济政策。当我们在经济模拟中对实际挣钱的人测试AI税收模型的一个版本时,与基线相比,它获得了类似或更好的社会福利改善。

展望未来

最终,我们对《人工智能经济学家》的愿景是,它将成为人工智能驱动的经济模型向前迈出的一步,这些模型将支持现实世界的政策制定,从而改善社会福利。我们的研究结果表明,这确实有可能成为决策者的一个有价值的工具。

所以下一步,经济模拟现在可以通过- - - - - -给任何对帮助框架扩展感兴趣的人。在包括更多学者、经济学家、政策制定者和人工智能工程师在内的更广泛社区的帮助下,我们期待看到人工智能经济学家在创造更有影响力、惠及所有人的经济政策方面发挥真正的作用。

Stephan郑

Salesforce Research的首席研究科学家 @StephanZheng

郑stephan Zheng领导人工智能的经济学家团队Salesforce的研究。他目前的研究集中在使用深度强化学习和基于模拟的学习来设计经济政策。他拥有加州理工学院的物理学博士学位(2018年)。www.stephanzheng.com

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