AI的纪元里，经济学的进化与挑战

何琛尔 李文强 王鑫 彭淑柔 陶思含

【摘 要】在AI快速发展的时代里，经济学不仅面临着多重挑战，同时还迎接着新的变化。AI的技术可以帮助经济学打破局限、构建更为科学的模型、推动宏观经济政策的革新；AI的兴起虽然带来了经济增长，但也让我们的经济市场陷入危机，带来就业问题，加剧贫富差距；我们还可以运用经济学原理和模型为AI设计算法……厘清AI与经济学的关系，我们会发现AI与经济学二者并非相互排斥，我们应该始终秉承着经济学与AI共生、互补的观念，这样才能敞开怀抱，积极应对挑战，迎接人工智能时代，推动经济发展。

【关键词】AI；人工智能；经济学；经济政策；就业问题；大数据

一、AI现有的技术对经济学的帮助

（一）突破经济人假设的局限

经济人假设是对理性的高度抽象，通常在分析经济的时候，经济学家会把“经济人”转化为完全理性的条件，不受精力、自身能力和知识的限制。这样的假设与人类的现实状况是不一致的，会导致一些经济理论缺乏说服力。人工智能的发展致力于在机器环境下构建更加智能化的主体，换言之，人工智能是致力于使用硅片和信息人工合成的“理性人”，哈佛大学教授帕克斯将之定义为“机器经济人” 【1】。与人类相比，人工智能拥有更加强大的计算能力，免于体力、精力和情绪的约束。

（二）从微观层面看人工智能对经济增长的影响

我们可以借助一个简单的增长模型来讨论，经济增长大体上可以看成一个生产函数Y=AF（K，L），产出是由生产力、资本和劳动共同决定。我们把K看做人工智能的投入，根据模型可得，经济增长速度和AI投入的比例是呈正相关的，即人工智能的投入在理论上是会带来经济持续增长的。

AI同时会影响生产要素，例如在公司的组织方面，AI的加入会使组织管理的效率提高很多；而且还会提升要素跨行业跨部门的配置效率，比如资金和人才的配比不协调，人工智能可以帮助企业解决这样的问题，从而达到经济增长的效果。

二、AI对市场的影响从而导致不可规避的问题

（一）就业危机

我们知道，人工智能的发展一旦突破技术上的难题，很容易大规模部署和使用，对企业的成本削减也将越来越明显，尤其是劳动密集型企业，这无疑会对人们的就业造成很大影响，就业保障问题也随之而来。生产型低技术劳动力的工作逐渐被AI取代，电商客服、会计等传统职业也在逐步自动化，就业危机越来越凸显。这样也会加剧社会的贫富差距，在近几十年里，工资调整的趋势呈现为：低技术劳工的工资大幅下降而高技术劳工工资上升，高中学历工作者的薪水下降到大学学历工作者的60%。同时社会保障问题也逐渐加剧，这个需要国家政府的协同，以及更多具有社会责任的公司参与到国家治理当中去。

而另一方面，AI的冲击也会带来就业变革，即未来会出现更多高新的工作岗位。据数据统计得出，在过去25年里，有1/3的工作是过去没有的。所以AI的出现，一定会带来很多新的工作种类。所以现在的主要问题并不是人口失业，而是劳动者在技术和能力上的缺失，这会导致多数低技术型劳动者无法成功与AI的发展所创造出的高薪资工作相匹配。

（二）宏观经济管理的调整

据官方统计，AI的发展年中位数为2040年【2】。这一数字，暗示着AI的发展将要深深地影响21世纪的前半部分。而对于AI本身的市场和它所制约着的市场而言，发生的变化将是革命性的。信息化程度的提高为我们提供了越来越多、越来越细的数据，为人工智能学习经济规律提供了可能，运用计算机建立经济模型并进行分析和预测已经成为了事实。只有宏观经济数据的丰富和人工智能本身进步的需要齐头并进，才能使得人工智能对于宏观经济建模与预测更加准确。由于机器经济人的参与，经济体系包括企业已经成为了人/机协作系统，这种趋势在增加了经济模型确定性的同时，也为经济运行带来了更多的未知性。针对这种经济运行上的革命性变化，下一步的宏观经济政策制定也必然是人/机协作策略，用人工智能学习+专家经验判断，或许可以化繁为简，事半功倍。

三、AI目前的局限性

（一）宏观经济数据收集不充分

对于人工智能的学习需要来说，每一个问题都需要大量的人和数据来支撑，但目前在收集宏观经济数据上还不能做到完全客观和具体，从而使人工智能的深度学习效果大打折扣，这也是AI为什么无法预测股票走势的原因。

（二）AI与人的行为方式具有差异

举个例子，我们用简易的人工智能在某个售书网站上给书籍定价、在APP上给某餐厅的座位定价，显然在AI的帮助下可以提高效率、方便消费者，但由于AI缺乏人类所拥有的常识，以及AI的设计者会不可避免的带有个人主观色彩，某一本书或者某一处座位的价格会超出常规。

（三）人工智能学习领域的局限

现在的经济学已经发展成为一门复杂的学科了，分支极其广泛，其分析在很多情况下都涉及到了随机系统。在数据结构化好、数据储存量大、问题定义明确、领域单一的问题中，AI可以发挥其力量，但是能进行全领域学习的人工智能还很难出现。

四、经济学对AI的反作用

在此通过电商刷单这个例子来展现经济学对AI的反作用，即把经济学运用到人工智能上，帮助人工智能设计算法。清华大学教授唐平中从博弈论和机制设计角度，用全新的防止刷单理论实现新的AI算法。在该模型中，推荐的流量分配被建模成一个不可分割资源的问提，卖家参与刷单的成本大于刷单带来的收益提升，因此让卖家意识到与其费尽心思刷单不如兢兢业业提升服务品质。

五、结语

未来的经济运行中势必会有越来越多的人工智能参与进来，在经济学的分析视角和分析模型上只有对AI具有开放性，才能使AI与经济学相得益彰，让人工智能服务于经济的发展。就劳动产出而言，人工智能自动化显然会优于人类，但人类不应将自己置于人工智能的对立面，应当做好学习教育工作，充分利用新技術创造新工作，使人工智能成为人类工作的辅助而非替代。

【参考文献】

[1]David C.Parkes.科学媒介中心2015年推送文章合集（下）【C】.2016.

[2]Vincent C.Muller，Nick Bostrom.Future Progress in Artificial lntelligence：A Survey of Expert Opinion【Z】.2014.