Tag Archives: ispitanici

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

Kako pametni telefoni zaposedaju naše umove (2/2)

U jednoj studiji sprovedenoj na Univerzitetu Eseks u Britaniji, 142 učesnika podeljeno je u parove, od kojih je zatraženo da privatno razgovaraju 10 minuta. Polovina ih je razgovarala sa svojim mobilnim telefonima u sobi, dok druga polovina nije imala svoje telefone. Ispitanici su zatim dobili testove afiniteta, poverenja i empatije. “Već i samo prisustvo mobilnih telefona”, rekli su 2013. istraživači u “Časopisu za društvene i lične odnose” (Journal of Social and Personal Relationships), “inhibiralo je tj zakočilo razvoj međuljudske bliskosti i poverenja“, pritom smanjujući “stepen do kojeg su pojedinci osećali empatiju i razumevanje upućene iz pravca svojih partnera“. Nedostaci su bili najsnažniji upravo u trenucima kada se razgovaralo o “lično važnoj temi”. Rezultati eksperimenta potvrđeni su u narednoj studiji istraživača sa „Virginia Tech“ politehničkog univerziteta, objavljenoj 2016. godine u časopisu “Environment and Behavior”.

Dokazi da naši mobilni telefoni mogu da nam doslovce „uđu u glavu“ i zaposednu je takvom snagom više su nego uznemirujući. Oni sugerišu da su naše misli i osećanja u glavama daleko od toga da budu netaknuti, odeljeni i nezavisni, kao i da mogu biti iskrivljeni od strane spoljnih sila kojih čak i nismo svesni.

Naučnici već dugo znaju da je mozak ne samo sistem za razmišljanje već je i nadzorni sistem pomoću kojih „nadgledamo“ svet oko sebe. Njegova pažnja je okrenuta ka svakom objektu koji je nov, intrigantan ili na neki drugi način upečatljiv – ovakva mentalna reakcija se u psihološkom žargonu naziva “salience” (isturenost). Mediji i komunikacioni uređaji, od telefona do televizora, oduvek su se nalazili uvezani u ovaj naš instinkt. Bez obzira da li su uključeni ili isključeni, ovi uređaji održavaju neprekidno snabdevanje informacijama i iskustvima. Po svom konceptu i dizajnu, napravljeni su da privlače pažnju na način na koji prirodni predmeti to nikad nisu mogli.

Ali, ukoliko se samo osvrnemo na istorijat zavodljivosti medija, pametni telefon se izdvaja od svih ostalih. Mobilni uređaji su naprosto magnet za privlačenje svačije pažnje, za razliku od onoga čime su se naši umovi morali baviti pre no što su se pojavili. Zbog toga što je u telefon upakovano toliko oblika informacija i toliko korisnih i zabavnih funkcija, on dejstvuje na naše umove na način koji dr. Vord naziva “supernormalnim stimulansom“, i to onakvim koji je u stanju da “prigrabi” našu pažnju kad god je obuzeta okruženjem – što je, u stvari – neprestano. Zamislite kombinaciju poštanskog sandučića, novina, TV-a, radija, foto-albuma, javne biblioteke i burne žurke kojoj prisustvuju svi koje poznajete, a zatim ih sve „sabijete“ u jedan, mali, sjajni svetlucavi objekt. Upravo nam se na taj način oličava svaki pametni telefon. Stoga nije ni čudno što nismo u stanju da svoje misli odvojimo od ove spravice.

Ironija zavodljivosti pametnog telefona je u tome što su kvaliteti koje smatramo najprivlačnijim – njihova konstantna povezanost sa mrežom, brojnost njihovih aplikacija, njihov odziv na naše potrebe i prenosivost – upravo isti oni kvaliteti koji ovim spravama obezbeđuju tako silovit uticaj i dominaciju nad našim umovima. Proizvođači telefona kao što su Apple i Samsung i pisci aplikacija poput Fejsbuka i Gugla dizajniraju svoje proizvode na način koji nam sugeriše da na njih obraćamo što je moguće više pažnje tokom svakog sata kada smo u budnom stanju, a mi im se “zahvaljujemo” tako što svake godine kupujemo milione gadžeta i preuzimamo milijarde mobilnih aplikacija.

Pre četvrt veka, kada smo prvi put počeli da se priključujemo na internet, mi smo „kačenje na Mrežu“ prihvatali u dobroj veri da će nas Mreža učiniti pametnijima: Više informacija bi, po logici stvari, trebalo da proizvede oštrije rasuđivanje. Sada znamo da to nije tako jednostavno. Način na koji je jedan medijski uređaj osmišljen i korišćen vrši barem toliko uticaja na naše umove koliko to čine i informacije koje uređaj obezbeđuje.

Onoliko čudno koliko to može biti, ispada da se ljudsko znanje i razumevanje mogu – umanjiti tehnologijom, i to upravo zato što nam gadžeti omogućavaju lakši pristup onlajn skladištima podataka – što mobini uređaji, između ostalog, i jesu. U jednoj naučnoj studiji iz 2011. objavljenoj u magazin Sajens, tim istraživača na čelu sa psihologom Betsi Sperou (Batsy Sparrow) sa Univerziteta Kolumbija, i Danijelom Vegnerom, iskusnim harvardskim stručnjakom za oblast pamćenja, dali su grupi studenata volontera da pročitaju 40 kratkih, činjeničnih izjava (kao što su “Spejs šatl Kolumbija se februara 2003. raspao tokom ponovnog ulaska u atmosferu iznad Teksasa“), a oni bi te izjave potom kucali u računar. Polovini ispitanika rečeno je da će mašina sačuvati ono što su kucali; drugoj polovini ispitanika kazali su da će izjave odmah biti izbrisane.

Nakon toga, istraživači su od subjekata tražili da zapišu što više izjava kojih se mogu setiti. Oni koji su verovali da su činjenice zabeležene na računaru pokazali su daleko slabiju moć prisećanja na ono što je rečeno od onih koji su pretpostavili da činjenice neće biti uskladištene. Pretpostavka da će informacija biti dostupna u digitalnoj formi čini se da umanjuje mentalne napore koje ulažemo kako bismo nešto zapamtili. Istraživači su ovaj fenomen nazivali “Google efektom“, primetivši ujedno i njegove široke implikacije: “Pošto su internet-pretraživači za nas uvek dostupni, često ne možemo biti u stanju da osećamo kako je te informacije potrebno da „ukucamo i urežemo“ u sopstvenu memoriju – Kad nam zatreba bilo kakav podatak, umesto na sećanje oslanjamo se na mobilne uređaje i računare, gde ćemo ih potražiti.”

Sada – kada su naši telefoni postigli nepojmljivo lako prikupljanje informacija sa svetske računarske mreže – verovatno da će se naš mozak otarasiti još većeg dela svojih memorijskih sposobnosti zarad oslanjanja na „pamćenje“ koje nam na ugodan i lagodan način obezbeđuje svakovrsna tehnologija. Kada bi jedina stvar dovedena u rizik bilo to sećanje na proste činjenice, onda oslanjanje na mašine možda i ne bi bilo toliko bitno. Međutim, kako je filozof i pionir savremene psihologije Vilijam Džejms rekao na predavanju iz 1892. godine, “veština pamćenja je veština razmišljanja”. Jedino  informacijom pohranjenom i „urezanom“ u naše biološko pamćenje možemo tkati bogate intelektualne asocijacije, koja čine samu suštinu našeg ličnog znanja i podstiču nas na kritičko i konceptualno razmišljanje. Bez obzira koliko se informacija vrti oko nas, što je naša memorija oskudnija a pamćenje slabije,  to je oskudnije i razmišljanje, koje je neizbežno povezano s našim sećanjem.

Ova priča ima preokret. Ispostavlja se da nismo naročito dobri u razlikovanju znanja koje držimo u glavama od informacija koje nalazimo na našim telefonima ili računarima. Kao što su Vegner i Vord objasnili u članku Scientific American iz 2013. godine, potraživanje informacija putem uređaja često u nama izaziva nelagodnost nastalu zabludama naše inteligencije. Čini se da su “sopstveni mentalni kapaciteti” generisali informacije, a ne naši uređaji. “Dolazak ’doba informacija’ stvorio je generaciju čoveka koja smatra da zna više nego ikada ranije”, zaključili su naučnici, iako, u stvari “može biti da saznaju čak sve manje o svetu oko njih”.

Ovaj uvid baca svetlo na aktuelnu krizu generisanu lakovernošću našeg društva, u kojem ljudi prebrzo poklanjaju poverenje lažima, dok se poluistine šire putem društvenih medija od strane ruskih agenata i drugih štetnih činilaca. Ako je vaš telefon potkopao moć vaše razboritosti, poverovaćete u sve što vam se kaže.

Podaci su, kako je romanopisac i kritičar Sintija Ozik (Cynthia Ozick) jednom napisala, “sećanje bez istorije”. Njeno zapažanje ukazuje na problem nastao onda kada našim pametnim telefonima dozvolimo da komanduju našim mozgovima. Onda kada naše intelektualne i memorijske sposobnosti prenesemo na gadžet, žrtvovali smo našu sposobnost pretvaranja informacije u znanje. Dobijamo podatke, ali gubimo značenje. Nadgradnja naših gadžeta neće rešiti ovaj problem. Našem umu moramo dati više prostora za sopstveno razmišljanje i memorisanje. A to znači da je naš mozak konačno napravio distancu između nas i naših telefona.

Nicholas Carr, Wall Street Journal