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

Ekonomistova ljubavnica

01

U poslednjih nekoliko decenija, ekonomija kolonizuje studije ljudskih aktivnosti za koje se do sada, bespogovorno smatralo da su izuzete iz strogog kalkulisanja. Ono što kritičari zovu “ekonomski imperijalizam” proizveo je ekonomiju ljubavi, umetnosti, muzike, jezika, književnosti, i mnogo toga drugog – piše čuveni ekonomski istoričar, baron Robert Skidelsky za portal Project Syndicate.

Opšta ideja u osnovi ovog proširenja ekonomije je da u svemu što ljudi rade, bilo da je to vođenje ljubavi ili pravljenje aplikacija, oni imaju za cilj da ostvare najbolje rezultate po najnižoj ceni. Ove prednosti i troškovi mogu se svesti na novac. Dakle, ljudi su uvek u potrazi za najboljom finansijskom dobiti po osnovu svojih transakcija.

Ovo je u suprotnosti sa prihvaćenim razdvajanem aktivnosti na one gde je ispravno (i racionalno) računati troškove, i one u kojima ljudi to ne čine (i ne treba) da računaju troškove. Reći da su stvari srca podložne hladnom obračunu je, kažu kritičari, nerazumevanje suštine. Ali obračun hladnog srca, odgovoriće ekonomisti, je upravo poenta.

Pionir ekonomskog pristupa ljubavi je nobelovac Geri Beker, koji je veći deo karijere proveo na Univerzitetu u Čikagu (gde drugde?). U svom čuvenom radu, “Teorija braka”, objavljenom 1973. godine, Beker tvrdi da izbor partnera predstavlja svojevrsno tržište, a brakovi se javljaju tek kada oba partnera očekuju da će u tome imati dobit. To je vrlo sofisticirana teorija, oslanja se na komplementarne prirode muškog i ženskog rada, a koji teže da vide ljubav kao mehanizam za smanjenje troškova.

03

U skorije vreme, ekonomisti kao što su Lena Edlund sa Kolumbija univerziteta i Evelin Korn sa Univerziteta u Marburgu, kao i Marina Della Giusta sa Univerziteta Reding, Maria Laura di Tommaso sa Univerziteta u Torinu, i Steiner Strom sa Univerziteta u Oslu, primenili su isti pristup na prostituciju. Ovde, ekonomski pristup može izgledati racionalnije, s obzirom da je novac, doduše, jedina relevantna valuta. Edlund i Korn tretiraju žene i prostitutke kao zamenu. Treća alternativa, rad na redovnom poslu, isključena je kao pretpostavka.

Prema podacima, prostitutke zarađuju mnogo više novca nego žene koje rade na običnim poslovima. Dakle, pitanje je: zašto postoji toliko visoka premija za takve niske kvalifikacije?

Na strani tražnje je muškarac, često u tranzitu, koji vaga prednosti da ide sa prostitutkama protiv troškova da bude uhvaćen. Na strani ponude prostitutka će zahtevati veću zarade za kompenzaciju za njen veći rizik od bolesti, nasilja, i ugroženu perspektivu braka. “Ako je brak izvor prihoda za žene,” pišu Edlund i Korn “onda prostitutka mora da nadoknadi propuštene prilike braka na tržištu.” Tako profit odražava oportunitetne troškove za prostitutku da obavlja seksualni rad.

Postoji spreman odgovor na pitanje zašto konkurencija ne dovodi do spuštanja cena usluga seksualnih radnica. One imaju “rezervnu platu”: Ako im se nudi manje, one će izabrati manje rizičan delokrug rada.

Kakav razlog država ima da se umeša u ovo tržište gde se sklapaju dogovori između voljnih kupaca i prodavaca? Zašto ne dekriminalizovati tržište u potpunosti, jer mnogi seksualni radnici to žele? Kao i svako tržište, i tržište seksa traži regulaciju, posebno u zaštiti zdravlja i bezbednosti svojih radnika. I, kao i na svim tržištima, kriminalna aktivnost, uključujući i nasilje, već je ilegalno.

Ali, sa druge strane, postoji jak pokret za potpunu zabranu kupovine seksa. Takozvani Zakon o kupovini seksa, koji kriminalizuje kupovinu, ali ne i prodaju seksualnih usluga se sprovodi u Švedskoj, Norveškoj, Islandu, i Severnoj Irskoj. Očekuje se da prisilno smanjenje potražnje smanji snabdevanje, bez potrebe da se kriminalizuju dobavljači. Postoje neki dokazi da je to imalo željeni efekat. (Iako pristalice tzv. nordijskog sistema ignorišu efekat kriminalizovanja kupovine seksa na zarade onih koji su snabdevači seksa, ili bi ga isporučivali.)

07

Pokret za zabranu kupovine seksa je dobio na važnosti sa porastom svetske trgovine ženama (kao i lekovima). To se može smatrati troškom globalizacije, posebno kada se radi o prilivu iz zemalja u kojima se veoma razlikuju stavovi prema ženama, na Zapad.

Ali predloženi lek je suviše ekstreman. Pretpostavka Zakona o kupovini seksa je da je prostitucija uvek prinudna za žene – da je organski oblik nasilja nad ženama i devojčicama. Ali ne vidim razlog da verujemo da je to tako. Ključno pitanje odnosi se na definiciju reči “dobrovoljno.”

08Zaista, neke prostitutke su u raljama makroa, a ljude koji koriste njihove usluge treba kažnjavati. Ali već postoje zakoni koji zabranjuju robovski rad. Pretpostavljam da je većina prostitutki odabrala svoj posao nerado, pod pritiskom potrebe, ne nevoljno. Ako budu kažnjavani ljudi koji koriste njihove usluge, onda bi trebalo da na isti način budu kažnjeni ljudi koji koriste usluge drugih ljudi da ih čekiraju na kasama, radnike u kol centrima i druge.

Onda postoje neke prostitutke (manjina, svakako) koji tvrde da uživaju u svom radu. I, naravno, postoje muške prostitutke, gej i strejt, koji su uglavnom ignorisani od strane feminističke kritike prostitucije. Ukratko, pogled na ljudsku prirodu onih koji traže da se zabrani kupovina seksa je ograničen kao i pogled ekonomiste. Kao što kaže sveti Avgustin: “Ako si daleko od bludnica, svet će biti uspaljen od požude.”

Na kraju krajeva, svi argumenti protiv prostitucije na osnovu pojmova nejednakosti i prinude su površni. Postoji, naravno, jak etički argument protiv prostitucije. Ali ako nismo spremni da se uhvatimo u koštac sa tim – a naša liberalna civilizacija nije – najbolje što možemo da uradimo je da regulišemo tu trgovinu.

Project Syndicate

Budućnost koju je AT&T zamislio još 1994.

Živimo u budućnosti koju je AT&T zamislio još 1994.

Pre više od 20 godina, kompanija AT&T izradila je niz reklama u kojima je prikazivala čudesa informatičke tehnologije koja ćemo jednom u budućnosti moći da koristimo.

“Jeste li ikada pozajmili knjigu a da ste hiljadama kilometara udaljeni?”, glasi pitanje iz prve reklame. “Jeste li prokrstarili zemljom bez zaustavljanja da bi ste se orijentisali pomoću kompasa ili mape? Ili, da li možete da pošaljete neki faks sa plaže? Moći ćete. A kompanija koja će vam ovo omogućiti je AT&T”.

Očigledno je da budućnost nije ispala baš onako kako je AT&T očekivao – većina nas izbegava slanje faksa kad god možemo. Ali osnovne tehnologije koje je AT&T opisivao u svojim reklamama – e-knjige, turn-by-turn uputstva za GPS navigaciju i GeoTag, slanje dokumenata putem mobilnih uređaja – sve je to danas postalo uobičajeno. Takve su, takođe, mnoge druge futurističke mogućnosti prikazane u ostalim reklamama u kampanji ove kompanije: video konferencije, elektronske naplatne rampe, elektronski kiosci za kupovinu najrazličitijih karata i propusnica, video materijal na zahtev… I zaista, mnoge današnje tehnologije izgledaju bolje od glomaznih verzija prikazanih pre više od 20 godina u ovim reklamama – danas pravimo video pozive sa svojih smart telefona, a ne sa telefonske govornice.

01

Druge reklame, uključujući pametne satove, govorne prevodioce u realnom vremenu, opšte otvorene onlajn kurseve, MOOC (Massive open online course) i internet stvari (ili industrijski internet), tek se sada uvode. Većina preostalih tehnologija iz njihovih predviđanja – univerzalni elektronski medicinski karton, bežična supermarket kasa, daljinsko obnavljanje vozačke dozvole, telemedicina – tehnološki su izvodljivi, iako ih i dalje ometaju logističke ili birokratske prepreke.

Sve u svemu, ove reklame su ostale u pamćenju kao veoma tačne pri predviđanju vrhunskih tehnologija tokom decenija koje su usledile. One su, međutim, uglavnom grešile u vezi jedne stvari: nijedna od ovih kompanija koje su te tehnologije izumele nije bila AT&T – barem ne u ulozi samostalnog pronalazača dotičnih. Istina je da AT&T obezbeđuje izvesnu infrastrukturu na kojoj današnji svet komunikacija počiva, ali ne i gedžete i softver koji su ove futurističke mogućnosti približili potrošačima – njih su stvorile nove generacije kompanija iz Silikonske doline, koje uglavnom nisu postojale kada su ove reklame snimljene.

Vox