Salesforce Research周三发布了AIEconomist,这是一项利用强化学习来帮助决策者预测各种税收政策结果的新研究。 Salesforce的人工智能研究人员说,最终目标是帮助领导者制定实现特定社会目标的政策,比如帮助中产阶级。
首席研究科学家Nikhil Naik在Salesforce的一篇博客中说:“我们的模型为经济学家和决策者提供了更多的工具,他们可以根据这些工具做出决定。 “通过模拟数百万年的经济,并找到各种税收框架,人工智能经济学家可以预测人们对税收的实际反应,比如它会激励他们多工作还是少工作。”
新的人工智能框架使用一组人工智能代理来模拟真实的人对不同税收的反应。 每个人工智能代理通过收集和交易资源和建造房屋来赚钱。 他们通过调整他们的运动、交易和建立行为来学习最大化他们的效用(或幸福)。 在模拟运行期间,AI经济学家学会优化税收和补贴,以促进具体目标。
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这项研究是基于正确的税收政策能够在生产力和平等之间实现“最佳”平衡的前提。 虽然肯定有政策可以提高生产力和平等,但市场经济确实内在地在两者之间创造了权衡。
研究人员在一篇博客文章中指出,使用经济模型来预测各种税收政策的结果可能是困难的,因为它们没有考虑到经济的动态性质-政策总是在变化,工人获得了新的技能。
“经济理论不能完全模拟现实世界的复杂性,”他们写道。 “相反,税收理论依赖于简化的假设,这些假设很难被证实,例如,税收对人们工作的影响。 此外,在现实世界中尝试征税几乎是不可能的。
他们认为,使用人工智能可以克服其中的一些挑战。 同时,研究小组承认“基于人工智能的经济模拟仍然有局限性。”
“他们还没有模拟人的行为因素和人与人之间的互动,包括社会因素,他们认为一个相对较小的经济,”博客文章说。 “然而,这些模拟提供了关于不同税收政策的经济后果的透明和客观的看法。 此外,这种模拟和数据驱动的方法可以与任何社会目标一起使用,以便自动找到具有强大绩效的税收政策。