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

Poslovni softver: poslovne aplikacije vs. onlajn usluge

07HP ima zaposlenih kao jedan američki grad srednje veličine. Foto: WSJ/Reuters

Tehnološki gigant iz Silicijumske doline Hjulit-Pakard (HP), o čemu je letos bilo toliko reči u svetu biznisa, naknadno otpušta još čak 30.000 ljudi u sklopu svoje podele na dve odvojene kompanije, rekli su ove sedmice biznis-analitičari. Ova je vest, kako prenosi američki magazin The Wired, došla povrh činjenice da je tokom poslednjih nekoliko godina u HP već ukinuto 55.000 radnih mesta. I pored toga, HP je i dalje velik kao jedan američki grad srednje veličine. Magazin Forbes je u maju 2015. objavio da je ova kompanija brojala 302.000 stalno zaposlenih. Ali, možemo se s razlogom upitati: šta to, pobogu, svi ti ljudi rade?

U eri u kojoj mobilna aplikacija WhatsApp može da opsluži 900 miliona korisnika sa samo 50 inženjera, osećamo da gigantske tech-kompanije predstavljaju anahronizam i da ih je, polako ali sigurno, pregazilo vreme. U slučaju HP, ogroman broj njegove radne snage se zvanično čak i ne ubraja u zaposlene: to su svi oni koji za HP obavljaju poslove kao što su call-centar operateri ili radnici na pokretnim trakama – koji, zapravo, i sastavljaju sve te štampače i laptop računare. Ispostavlja se, međutim, da posao prodaje poslovno orijentisane tehnologije već prlično dugo iziskuje nešto što je staromodno ali večito: mnogo, mnogo ljudi (bar za sada).

Tipičan potrošač verovatno pomišlja kako je HP kompanija koja proizvodi štampače i PC računare, mada je ova daleko više od toga. HP je takođe ogroman konsultantski sistem u oblasti informatičkih tehnologija, sa više nego zamašnim portfoliom koji nudi poslovni softver i pohranjivanje podataka u cloud. Ovoj firmi predstoji opsežna reorganizacija iz koje će se stvoriti dva “nova” preduzeća: 1. HP Enterprise – koje će obuhvatiti sve svoje konsalting i softverske jedinice, a drugo pod HP Inc., koji će nastaviti da prodaje štampače i računare. Sadašnja “runda” otpuštanja usmerena je na HP Enterprise. HP ne objavljuje koliko ima zaposlenih u svakom od svojih odeljenja, mada je veoma verovatno da je u HP Enterprise angažovan najveći deo zaposlenih, sudeći delom i po razmerama druge po veličini kompanije za pružanje IT usluga (IBM je prošle godine imao 379,592 zaposlenih; Accenture je imao 323.000).

Forestererov potpredsednik Piter Baris (Peter Burris) potpredsednik konsultantske firme Forrester iz Masačusetsa kaže da je razlog zbog kojeg je kompanijama kao što su HP i IBM potrebno toliko radnika taj što se prodaja softvera preduzećima, koja su im klijenti, umnogome razlikuje od stvaranja softvera za pojedinačne potrošače (pojedince).

06

Svih 900 miliona korisnika WhatsApp koristi potpuno istu aplikaciju. Preuzeli smo je sa App Store, i to je to. Međutim, velikim kompanijama kao što su banke, osiguravajuća društva ili velike bolnice je potreban softver prilagođen njihovim specifičnim potrebama. Umesto da samo jednom sagrade aplikaciju i prodaju je klijentu, HP i IBM su s njihovim klijentima u permanentnom kontaktu.

Razlog za to je zato što IT konsultanti ne rade samo tako što jednog dana uđu u nečiju firmu i počnu da zaposlenima pričaju šta je potrebno da urade. Ono što je tipično za konsultantske firme je to što se bave planiranjem, izgradnjom, održavanjem i podrškom za novi softver. To podrazumeva razgovor sa zaposlenima o onome što im je potrebno oko novog komada softvera, ujedno sarađujući i sa drugim softverskim firmama na integraciji između proizvoda, obuke zaposlenih i uspostavljajući call-centar za tehničku podršku. A za to je potrebno veoma mnogo ljudi. Mnogi od tih konsultanata rade s klijentima u riltajmu, dakle posao im ne zavisi od rutine koju bi obavljali automati ili roboti, već od trenutne situacije ili problema s kojim se u datom momentu suočavaju njihovi klijenti. Mnogi od njih rade s klijentima na problemima koji su aktuelni. I to je razlika između donošenja softverskog proizvoda kao što je WhatsApp i prodaje konsultantskih usluga.

Konsultantske usluge za klijente teško da mogu zameniti roboti, aplikacije, softveri ili računari.

“Posao kao što je prodaja proizvoda ima jasan trenutak gde se kupuje određena stvar, jasno je definisan”, kaže on. “Ali, kada se radi o uslugama, prodaja se dešava tek tokom nekog vremena. To je proces, jer vi klijentima bukvalno prenosite znanja o tome kako da reše probleme.”

05

Kome je potrebna armija zaposlenih?

Lako je biti skeptičan oko toga da li kupci zaista i dobijaju uslugu vrednu para koje daju velikim kompanijama – kao što su HP i IBM – s obzirom da 68 odsto svih velikih IT projekata propadne. Sigurno postoje slučajevi da kompanije prodaju više svojih konsultantskih usluga nego što imaju konsultantskih kapaciteta (čitaj: ljudi zaposlenih u ulozi konsultanata u kol-centrima za tele-podršku), ili pokušavaju da spasu neki projekat osuđen na propast jednostavnim angažovanjem većeg broja zaposlenih koji će raditi na problemu. Uz sve to, možete komotno uračunati i glomaznu birokratiju koja “poboljšava neefikasnost” projekata, naduvavajući im cenu.

Ovo, ipak, počinje da se menja. Da, “cloud computing” je preširok pojam, mada su usluge zasnovane na oblaku – kao što radi web servis onlajn trgovca Amazon, ili, recimo, Salesforce – izmenile način na koji velike kompanije posluju. Sada je lakše nego ikada da biznis menadžer jednostavno kupi neki softver i da njegovi zaposleni počnu da ga odmah koriste.

Ono što je sve snažniji trend, i pored svega jeste to da vam ne treba armija konsultanata kako biste sav vaš poslovni softver doveli u funkcionalno stanje, koji će raditi harmonizovano s ostalim, već postojećim, jedinicama.

U prošlosti, čak i nešto tako prosto – kao što je, recimo, uvođenje aplikacije Slack za instant poruke i ćaskanje koju treba integrisati sa sistemom za projekt-menadžment vaše kompanije – predstavljalo bi veliko iskušenje. Onda biste morali da pregovarate o ceni po komadu softvera (kao što je IBM-ov Sametime), podešavajući novi server tako da bude harmonizovan s vašim data-centrom, potom instalirajući softver na desktope vaših zaposlenih i uz angažovanje konsultanata koji treba da integrišu softver za upravljanje projektima sa serverom za chat.

Danas se samo prijavite na Slack – trendi poslovna aplikacija za riltajm komunikaciju – i odmah počnete da ga koristite preko Interneta, bez potrebe da razgovarate sa prodavcem. Slack se nudi u paketu sa desetinama drugih integrisanih aplikacija “direktno iz pakovanja”: Čak ima i aplikaciju za programski interfejs (API) što ga kod programera čini omiljenim jer se u njemu lako izgradi dodatna softverska podrška originalnog proizvoda. A uz to treba reći da lakoća rukovanja i nadgradnje Slack aplikacije teško da je nešto previše jedinstvena u poređenju s ostalim savremenim poslovnim aplikacijama. Alati poput Zapier-a olakšavaju čak i onima koji nisu programerimi da spajaju i “uvezuju” različite aplikacije. Poenta je u tome što je armija konsultanata sve nepotrebnija da biste dobili poslovni softver koji dobro radi, i koji se dobro uklapa u vaš već postojeći softverski sistem.

U međuvremenu, open source tehnologija olakšava korišćenje slobodno dostupnih softverskih komponenti, oslobađajući put programerima da i dalje grade iste zajedničke osobine programskih sistema. Cloud usluga i open source softver su nekada bili najviše povezani s malim novoosnovanim firmama, start-upovima koji žele da uštede novac. Ali, kako su vremenom ovi startapovi – recimo Facebook – narasli u gigantske kompanije, neretko se desi da se zaglave sa ovim novim alatima, dok renomirani poslovni sistemi neretko presaviju tabak i tuže proizvođača softvera.

09

Informatičko nasleđe

Naravno da nije izvodljivo da kompletan kompanijski softver bude zamenjen off-the-shelf aplikacijama. A ima dosta konsultanata specijalizovanih za prilagođavanje cloud aplikacija kao što je to Salesforce. Ali, kako ističe Burris, malo je ili nimalo prednosti kada se radi o izgradnji prilagođenog softvera za mnoge zajedničke poslovne procese, kao što su finansijski izveštaji ili sistemi za plaćanje računa. Aplikacija za npr. rukovanje kompanijskim platnim spiskom verovatno neće učiniti vašu firmu konkurentnijom. Dakle, postoji snažan podsticaj da se naprosto pređe na jednu poslovnu aplikaciju koja zadovoljava sve, i koja umnogome može biti podržana na skoro isti način kao što je to, recimo, slučaj sa aplikacijom WhatsApp. Kraće rečeno: skupi poslovni softveri imaju tendenciju razvoja nalik onoj koju imaju mobilne aplikacije, naročito ako se radi o softveru otvorenog koda.

HP i IBM su na globalnom nivou odgovorili ovom zahtevu za promenom. Oni sada i sami nude svoje cloud usluge i gotove poslovne aplikacije.

I upravo je to razlog ukidanja radnih mesta u obe ove kompanije. “Opšte uzev, softverski paketi bi bili bolji za vlasnike nego što su to dosadašnji onlajn uslužni servisi”, objašnjava Burris. “U softverskom biznisu, programer može da napiše komad koda kojeg mogu koristiti milioni različitih kupaca i korisnika. Ta intelektualna svojina, ta informacija o problemu, sada je na raspolaganju čitavoj gomili ljudi u isto vreme, širom sveta. Više nema razloga za onlajn podršku samo jedne određene grupe konsultanata, iz jedne kompanije – sada, kao u slučaju mobilnih aplikacija, svi programeri sveta mogu biti “konsultanti”, koji aktivno rade na problemu optimizacije softvera.”

Ipak, dobra vest za armije konsultanata koji rade za ove kompanije jeste da većina starijih kompanija i dalje poseduju ogromne količine podataka koji se čuvaju u starim verzijama softvera – ono što ljudi u IT biznisu zovu “nasleđem” sistema. Za optimizaciju ovog softvera biće potreban nezamislivo veliki broj radnih sati, kako bi se modernizovali svi ovi postojeći sistemi – a Burris još dodaje da se većina kompanija koje su tehnološki giganti poput HP-a ili IBM-a okreće ovom svom nasleđu – a to je taj “IT legat” koji je, pre svega i pre svih, najviše doprineo izgradnji savremenih aplikacijskih sistema.

Klint Finley, Wired