AI Economist: veštačka inteligencija za usavršavanje poreskih modela

Simulator ekonomskih trendova zasnovan na veštačkoj inteligenciji, AI Economist u stanju je da nakon milion izvršenih simulacija ekonomskih trendova sačini model jedne pravednije poreske politike.

Duboko učenje (Deep RL, ili, DL, „temeljito učenje“; Deep Reinforcement Learning) je tokom proteklih godina obučilo i osposobilo veštačku inteligenciju da nadmaši čoveka u nekim složenim igrama, mozgalicama kao što su Go ili StarCraft. Da li bi takav princip primene veštačke inteligencije mogao da uradi i bolji posao u, recimo, vođenju nacionalne i globalne ekonomije?

Nejednakost prihoda jedan je od najvećih problema ekonomije. Jedno od najefikasnijih sredstava koje političari moraju imati je način da se postigne što uravnoteženije oporezivanje: vlade prikupljaju novac od građana u skladu s onim što oni zarađuju i taj novac redistribuiraju direktno, putem socijalnih šema ili indirektno, koristeći ga za plaćanje troškova javnih projekata. Ali, iako više oporezivanja može dovesti do veće jednakosti među građanima u društvu, previše oporezivanja bi ih moglo obeshrabriti da rade ili ih motivisati da iznalaze načine izbegavanja plaćanja – što, automatski, po logici, smanjuje i ukupni iznos u budžetskoj kasi.

Postići što racionalniji balans u oporezivanju nije lako. Ekonomisti se obično oslanjaju na pretpostavke koje je teško potvrditi. Ponašanje ljudi vezano za „matematiku para“ odnosno ekonomiju, kako ličnu tako i onu sistemski uspostavljenu je složeno, a prikupljanje podataka i formiranje „info-inputa“ o tome je teško. Ekonomisti su proveli decenije istražujući načine kako da što bolje osmisle poreske politike, ali je ona i dalje, sve do danas, ostala otvoren problem: kako utisnuti što je moguće veću racionalnost u oporezivanju, i na čemu bi taj zdravorazumski pristup trebalo da se zasniva?

Naučnici američke kompanije za poslovnu tehnologiju Salesforce misle da bi veštačka inteligencija mogla pomoći pri rešavanju najboljeg i najpravičnijeg oporezivanja građana i firmi u odnosu na njihove prihode. Vođeni Ričardom Sočerom, tim ove firme je razvio sistem koji se zove ‘AI Economist’ koji koristi duboko učenje – istu vrstu tehnike koja stoji iza ’AlphaGo’ i ’AlphaZero’ kompanije DeepMind – da identifikuje optimalne poreske politike za simuliranu ekonomiju. Alat je još uvek relativno jednostavan (ne postoji način da obuhvata sve složenosti stvarnog sveta ili ljudskog ponašanja), ali je obećavajući prvi korak ka procenjivanju politika na potpuno novi način. „Bilo bi neverovatno učiniti poresku politiku manje ispolitizovanom a sa što više realnih podataka na osnovu kojih izvodi svoje proračune,“ kaže član tima Alex Trott.

U jednom od početnih rezultata, ova ekonomska AI je pronašla politiku koja je, s aspekta maksimuma kako produktivnosti tako i jednakosti dohotka, bila 16% pravednija od najsavremenijeg progresivnog poreskog okvira koji su proučavali ekonomisti iz akademskih krugova. Poboljšanje u odnosu na trenutnu američku politiku bilo je još veće. “Mislim da je to potpuno zanimljiva ideja”, kaže Blejk Lebaron s Univerziteta Brendajs (Blake LeBaron, Brandeis univ., Massachusetts), koji je AI neuronske mreže koristio za modeliranje finansijskih tržišta.

U jednoj simulaciji, četiri osobe zaposlene na ovom istraživanju prihvatile su da ih nadgleda veštačka inteligencija sazdana upravo po njihovim modelima dubokog učenja; upregli su svoju ekonomsku AI dajući joj svoje podatke, potrebne veštačkoj inteligenciji za određivanje njihove poreske osnovice. Oni komuniciraju s dvodimenzionalnim svetom, prikupljajući, recimo, drvo i kamen, ili trgujući tim resursima sa drugima, ili ih koriste za izgradnju kuća, što im donosi novac. Radnici poseduju različite nivoe veština, što ih dovodi do specijalizacije u određenim oblastima. Radnici s nižom kvalifikacijom uče da rade bolje ako prikupljaju resurse, a oni sa višom kvalifikacijom uče da rade bolje ako kupe sredstva za izgradnju kuća. Na kraju svake simulirane godine, svi radnici oporezuju se po stopi koju je odredio kreator politike pod kontrolom AI, koristeći se svojim algoritmom dubokog učenja. Cilj kreatora politike je da poveća i produktivnost i prihode svih radnika. Tako se AI, shodno tome, približavaju optimalnom ponašanju ponavljanjem simulacije do, recimo – milion puta.

Oba modela dubokog učenja (DL) počinju od nule, bez prethodnog znanja o ekonomskoj teoriji, i uče kako da dalje postupaju i funcionišu putem pokušaja i pogrešaka – na potpuno isti način na koji veštačka inteligencija kompanije ‘DeepMind’’ uči, bez ljudskog doprinosa, recimo, da igra Go ili StarCraft na, skromno govoreći, nadljudskim nivoima.

Možete li puno naučiti od samo četiri radnika iz AI? Teoretski, da, jer jednostavne interakcije između nekolicine ispitanika ubrzo dovode do vrlo složenih modela ponašanja. (Na primer, igra ‘Go’ i dalje obuhvata samo dva igrača). I mada je tako, svi uključeni u projekat slažu se da će povećanje broja radnika koje će AI ispitivati u simulaciji biti od suštinske važnosti – ako će ovaj alat za analizu većeg broja ispitanika uspeti da modeluje realne scenarije.

Poigravanje sistemom

Od ključne je važnosti primena „duple doze“ veštačke inteligencije: AI neuronske mreže su i ranije korišćene pri kontroli ispitanika u simuliranim ekonomijama. Ali, stvaranje AI za donosioce politika. pa i za poreske politike, takođe vodi ka modelu u kojem se radnici i odlučioci međusobno neprekidno prilagođavaju jedni drugima, a shodno svojim postupcima. Ovo dinamičko okruženje bilo je izazov za modele dubokog učenja primenjenog na ekonomiju i poreske modele, s obzirom da strategija naučena u okviru jedne poreske politike možda neće funkcionisati tako dobro u interakciji s nekom drugom vrstom poreske politike. Ovo je, međutim, takođe značilo da je AI iznašao načina da izigra sistem. Na primer, neki radnici su naučili da izbegavaju porez smanjujući svoju produktivnost da bi se kvalifikovali za niži poreski razred, da bi je zatim ponovo povećali (produktivnost). Ekipa kompanije Salesforce kaže da ovo uzimanje i davanje uspostavljeni između radnika i kreatora politika dovodi do simulacije ekonomskog stanja i poreskog modela na način realističniji od bilo čega postignutog prethodnim modelima, gde su poreske politike obično fiksne i ne variraju (a što već po sebi nije realno stanje stvari).

Poreska politika koju je smislio AI Economist pomalo je neobična. Za razliku od većine postojećih politika, koje su ili progresivne (tj. oni koji više zarađuju bivaju i više oporezovani) ili regresivno (oni koji više zarađuju se oporezuju manje), poreska politika stvorena veštačkom inteligencijom spojila je aspekte oba, primenjujući najviše poreske stope na bogate i siromašne, dok su najniže poreske stope primenjene na radnicima sa srednjim primanjima. Kao i mnoga rešenja koja AI smisle – poput nekih poteza AlphaZero-a za pobedu u igrama – rezultat se čini kontraintutivan, a ne kao nešto što je čovekov um prethodno zamislio. Pa ipak, njegov uticaj na ekonomiju doveo je do manjeg jaza između bogatih i siromašnih.

U nastojanju da uoče hoće li poreska politika nastala uz pomoć veštačke inteligencije slično uticati i na ljudsko ponašanje, tim je testirao više od 100 radnika angažovanih preko Amazonovog “Mehaničkog Turčina” (Mechanical Turk), od koga je u simulaciji zatraženo da preuzme kontrolu nad radnicima (Naziv je potekao od mehaničke igračke-automatona iz 18. veka za simulaciju igranja šaha – a zapravo lutke iza koje se nalazio čovek koji je povlačio poteze). Otkrili su da je poreska politika proistekla iz veštačke inteligencije ohrabrila ljude da „igraju“ i ponašaju se na gotovo isti način kao i AI, sugeriršući – barem u principu – da se ’AI Economist’ može koristiti za uticaj na stvarnu ekonomsku aktivnost.

Beskrajno podešavanje

Još jedna prednost ekonomske simulacije pokretane veštačkom inteligencijom se ogleda u mogućnosti prilagođavanja parametara kako biste istražili raznolike scenarije. Na primer, uticaj pandemije bi se mogao stvoriti dodavanjem ograničenja kao što su međusobno distanciranje i ograničeni pristup resursima, ili pak uklanjanjem ljudi iz pula radne snage. „Teško je smisliti optimalne poreske teorije zasnovane na prošlosti i primerima iz ekonomske istorije ukoliko budućnost izgleda toliko drugačije od onoga što su do pre neki dan bili modeli predviđanja“, kaže Sočer.

Sposobnost simulacije da menja model je veliki plus, kaže LeBaron: „Prilično je zanimljivo videti radnike koji se prilagođavaju poreskom zakonu“. Ovo je zaobišlo jednu od inače krupnih kritika na račun već postojećih poreskih modela, u kojima je ponašanje obično fiksno, odnosno, nepromenljivo, kaže on.

Glavna rezervisanost LeBarona prema ’AI Ekonomisti’ odnosi se na mali broj ispitanika na kojima je ovaj alat primenjen. „Postoje oni koji tvrde da možete steći dublji intelektualni uvid sa samo nekoliko ispitanika“, kaže on. “A nisam jedan od njih.” On bi želeo da vidi kako ishode simulacije sprovedene na, recimo, stotinjak radnika – što je takođe cifra kojoj teži tim kompanije Salesforce.

LeBaron, međutim, veruje da bi se ovaj AI alat već mogao koristiti za proveru postojećih ekonomskih modela: „Da sam ja kreator politika, pokrenuo bih ovu ‘stvar’ čisto da vidim šta će ‘reći’ o već postojecim modelima“. Ako se AI Economist ne bi složio sa drugim, tradicionalnim „ljudskim“ modelima, to bi mogao biti znak da tim drugim modelima nešto nedostaje, kaže on.

Dejvid Parks, harvardski informatičar i ekonomista koji je sarađivao sa timom iz firme Salesforce je takođe optimističan. On se slaže s LeBaronom da im je potrebno znatno veći broj ispitanika. Ali, nakon što su to primenili nekoliko dodatnih karakteristika kao što je dodavanje kompanija simulaciji, Parks predviđa da će moći da ponovi postojeće teorijske rezultate. “Tada ishod AI simulacije odmah postaje koristan i upotrebljiv”, kaže on.

Američki profesor Doin Farmer (Doyne Farmer), koji na Oksfordu predaje ekono-fiziku i kompleksne matematičke sisteme u ekonomiji je, međutim, nešto malo manje ubeđen u valjanost budućih ishoda ekonomskog AI simulatora. Iako pozdravlja ukrštanje i primenu dubokog učenja sa igara na oblast ekonomije – „Postavlja se pitanje da li možete istraživati politike na isti način na koji AlphaZero igra apstraktnu stratešku igru kao što je Go“. On smatra da će proći još neko vreme pre nego što ovaj AI alat postane zaista koristan u ekonomskim predviđanjima i modeliranju. „Stvarni svet je, ipak, previše komplikovan“, kaže Farmer.

Tim iz Salesforce-a prihvata činjenicu da će neki ekonomisti biti, tek vremenom, i postepeno, ubeđivani u prihvatanje ekonomskih ishoda proizašlih isključivo iz algoritma. U tom smislu, oni puštaju svoj kod i pozivaju ostale da kroz njega pokreću svoje modele. Dugoročno gledano, ova otvorenost biće takođe važan deo prerastanja takvih alata u pouzdane, kaže Sočer. „Ako koristite AI kako biste ga preporučili nekim ljudima u formiranju njihovih nižih ili viših stopa oporezivanja,“ ističe on, „onda bi bilo bolje da budete dobro upoznati zašto je tako – da dobro poznajete razloge zbog kojih je proračun baš takav, a ne drugačiji.“

Will Douglas Heaven, MIT Technology Review

Korona-Vavilon

Kako izvući smisao iz pandemijskog info-haosa, dok nam svakodnevno pristižu izjave, tekstovi, osvrti, mišljenja, teorije, i, ukratko, jedan “narativni Potop” na svim jezicima sveta? Odgovor na ovo pitanje pokušao je da pruži Džon Evans, šef tehničkog odseka pri softversko-konsultantskoj firmi HappyFunCorp.

Anna Goodson Illustration Company

Na sve strane, svakodnevno ako već ne i iz sata u sat bivamo zasuti podacima o „situaciji“, stanju“, „merama“ i COVID-19 hipotezama, spekulacijama ali i svakovrsnim i teorijama zavere. Čak i ako ste te sreće da vam priroda podari matematički um, uz nekakvo solidnije utemeljenje u kritičkom razmišljanju, onda, kako bi trebalo da se krećemo i orijentišemo u ovoj nesvakidašnjoj info-džungli?

Pod pretpostavkom, naravno, da uopšte želite da proniknete kroz sav taj haos; a i pod pretpostavkom da se dosad već niste odlučili za jednu komfornu, čvrsto ustanovljenu perspektivu i kruto postavljenu tačku gledišta. Pretpostavljajući da odolevanje bilo kakvoj promeni u vašem razmišljanju – bez obzira na to kakve sve nove informacije pritiču iz časa u čas – da svi ti uvidi u novopristigle informacije nisu postali temelj vašeg identiteta. Tužno je koliko često izgleda da je baš tako. To se odnosi na sve koji objavljuju informacije u stilu „Bil Gejts je…“, ili, pak, „mi smo virus“, pa i zabavnih, „to je samo grip“, ili, recimo „svako usporavanje pandemijske krivulje jasno pokazuje kako je nastupio trenutak za prekid masovne izolacije“… i brojne druge izjave sličnog tipa.

Uz svo to, možda s razlogom krajnje nevoljno ukazivanje korektnosti koju moramo imati i prema takvim stavovima, živimo u svetu u kojem vesti ili „vesti“ često iskaču i zaskaču sa svake grane i grančice društvenih medija, bez ikakvog korisnog konteksta ili razmišljanja. Sada smo u situaciji da moramo sebi obezbediti sopstveni neutralni kontekst i ostati što je moguće realističniji u ovom medijskom „vrlom novom svetu“. A učenje kako to postići, izgleda, postaje jedna od najvažnijih veština, potrebna da bismo izvukli smisao iz svega onoga što nas sustiže iz sata u sat.

Čak i da vam je priroda podarila veštinu razabiranja bitnog od nebitnog, prepoznavanja korisnog i važnog nasuprot pukim nagađanjima – pa, sada svi imamo prilike da uživo pratimo naučne pomake u borbi protiv virusa. Izvanredan posao se svakodnevno odrađuje, i to zadivljujućom brzinom. Živimo u čudesnoj eri. Ipak, ovaj proces može biti daleko neprozirniji nego što smo u stanju i zamisliti. Moramo znati kako razabrati preliminarne rezultate u odnosu na konačne naučne i faktima potkrepljene ocene i recenzije; razlučivati šta su teorijski modeli, koje treba posmatrati isključivo u odnosu na realne podatke, analizirajući i svo to obilje hipotetičkih spekulacija u odnosu na realnu sliku stvari, koja je prilično sumorna.

Ovo se odnosi koliko na inoviranje tretmana lečenja toliko i na fundamentalna istraživanja. Ako je vaše mišljenje o tome da efikasnost potencijalnog „leka X“ proističe pripadnosti vašem „političkom plemenu“ i narativu koji pristiže s vama omiljene političke strane – podržavajući neki pristup shodno nenaučnim afinitetima – onda ne samo što pogrešno interpretirate nauku već i plasirate loše podatke kao „validna saznanja“. A u međuvremenu – sam virus nema baš mnogo sluha za politiku, kao ni za bilo čije političke afinitete.

Moramo, takođe biti spremni da prihvatamo neizbežne ali esencijalno važne nijanse u razmišljanjima. Porazmislite o, recimo – plućnim ventilatorima. Na početku korona-sage, sa svih strana smo slušali kako nam je „očajnički potrebno što više ventilatora“, da bi se, nešto kasnije, plasiralo nešto kao pseudo-preteća objava, nagoveštaj da „ventilatori koji se preterano koriste ponekad mogu naneti više štete nego koristi“. Postoji mogućnost da obe ove stvari budu istovremeno istinite. Stoga, pokušajte se odupreti iskušenju da tu info-džunglu rešavate masovnom „sečom“ i cenzurom – i da pritom ne zapadate u drastična mentalna pojednostavljenja.

Dobar način za shvatanje i prevazilaženje globalne informativne „buke“ je u jednoj vrsti logičkog razvrstavanja onoga što nam pristiže; s tim u vezi, trebalo bi razlikovati tri kategorije informacija: A) ono za šta znamo da je istinito, B) ono što mislimo da je istinito, zaključci izvedeni iz srazmerno čvrsto utemeljenih dokaza i C) mišljenja i nagađanja.

Postoji puno C) izuzetno ograničenih polja dokaza koji se maskiraju kao B). Postoji, takođe, obilje sumornih činjenica koje su sada čvrsto utemeljene u kategoriji A), kao što su, recimo, izuzetno jasni i očigledni dokazi da je ovaj virus u stanju da zavlada bolnicama i klinikama – što i jeste realno stanje stvari – te da će još jedno vreme ostati neprepoznat ili kasno identifikovan a usled trenutnog nedostatka validnih testova (jer, oni sasvim pouzdani još uvek ne postoje). Ovo se iznova i iznova može primetiti širom sveta: u Vuhanu, u Lombardiji, Španiji, ili Njujorku.

Ranije je, recimo bilo pogrešnih, „low-grade“ spekulacija da bi „stopa smrtnosti prouzrokovana korona virusom mogla ići do 0,025%“. Sada, kada je ~15.000 Njujorčana već preminulo ili će se ubrzo pokazati da su preminuli, u gradu sa 8,5 miliona stanovnika – stopa smrtnosti od 0,15% za ceo grad, a ne samo među onima koji su zaraženi – izgleda da je krajnje vreme da se uz kategorije informacija A, B i C ovakve i slične špekulacije podvedu pod D): “pokazalo se potpuno pogrešnim”.

Važno je biti spreman da i sopstvena ubeđenja/verovanja, ukoliko se ispostave netačnim, „lako“ izmestimo u kategoriju D. Postoji mnogo toga što još uvek ne znamo, jer, mi još uvek učimo šta je to COVID-19. A ukoliko mislite da su vam danas poznati svi odgovori, uzmite u obzir izvesnost činjenice da ste u neverovatnoj zabludi. Možete biti ubeđeni u to da nikada nećete dobiti priliku da raspravljate s virusom i ubedite ga u ispravnost svojih uverenja. I zato, pokušajte ne samo da budete spremni već i željni da svoje stavove „menjate u hodu“, suočeni sa svakodnevno novopristiglim dokazima, koji neretko pobijaju ove sadašnje, u koje „čvrsto verujemo“.

 

(Nizvodno od izvora)

Johns Hopkins Coronavirus Resource Center

NYT: Tracking the True Toll of the Coronavirus Crisis

The Weirdest (Covid-19) Shit to Come Out of Silicon Valley

Can Gordon Ramsay Cook a Burger in 10 Minutes for a Front-Line Workers Charity? | Ramsay In 10 (#StayHome)

The Globe Theater Is Streaming Free Shakespeare Plays Through June

Stream productions from the comfort of your home

The ancient art of self-quarantine

 

Džon Evans, Tech Crunch

How to make sense of the coronavirus chaos