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Michael Schwarz针对人工智能经济学提出问题 并指出研究方向

来源:电子发烧友 | 2019-05-17 | 发布:经管之家


早在30多年前,就有学者关注人工智能对经济学产生的影响,并结合经济学的基本命题进行了一些研究,这可以看成人工智能经济学(EconoMIcs of Artificial INTELligence)的探索。

1986年9月2-4日,“经济学和人工智能大会?#20445;‥conomics and Artificial Intelligence Conference)在法国AIx-en-Provence举办。会议议题涉及到了人工智能经济学的一些根本问题,例如劳动力分工、决策等问题。



随着新一代人工智能的应用,经济学界掀起了一股研究人工智能在经济研究中应用的热潮。

美国国家经济研究局(NBER,National Bureau of Economic Research)最近几年时间,?#20013;?#20030;办人工智能经济学的论坛(Economics of Artificial Intelligence),为此还专门设计了一个官方网站。

微软公司的Michael Schwarz针对人工智能经济学提出了一些开放性的问题(Open Questions),并指出了研究方向(Research Directions),他提出了一个根本性的问题,那就是人工智能和数据的边际价值(Marginal Value of Data)。



工业4.0研究院在构建第四次工业革命(The Fourth Industrial Revolution)体系过程?#26657;?#24076;望解决新领域的一些问题,这包括“人工智能经济学”。

首先,任何?#39057;?#19978;经济学的学科,通常?#23478;?#22238;答对生产力(Productivity)的影响。彼特 F. 德鲁克(Peter F. Drucker)在1994年11月出版的《社会转型时代》(The Age of Social Transformation)中提出了二十一世纪的主要资源是知识,而不是劳动力、原材料或资本。

?#26377;?#19968;代人工智能主要以大数据为原材料就比较清楚,数据是主要的资源。

但是,Michael Schwarz也提出了数据是不是战略资产(Strategic Asset)的疑问。如果数据是战略资产,自然会产生?#25345;?#22404;断性的商?#30340;?#24335;。数据是像石油还是像水?如果是前者,那就非常值钱,但如果是后者,虽然有价值,但难以形成商?#30340;?#24335;卖钱。

其次,在云服务日益变成数字商业基础设施的时代,人工智能也成为了云服务上的标准配置。

大家通过开源代码或者应用编?#25506;?#21475;(API,Application ProgRamming Interface)获得服务。一些企业提供人工智能框架的开源程序,帮助开发人员熟悉相关算法,从而发过来降低这些开发人员使用云服务平台的成本。而对于API,这是目前最主要的使用方式。

从经济学家的视角来看,API的模?#20132;?#26159;开源的模式更容易被商品化,从而使得其价?#30340;?#20197;?#20013;?#36825;个问题的答案估?#32856;?#19981;相同,自然导致企业战略模?#35762;?#21516;。

最后,从实用的角度看,经济学家也需要回答一个问题,人工智能所依赖的数据,能不能带来先发优势(First Mover Advantage)?

国内不少创业团队?#21450;?#20808;发优势作为商?#30340;?#24335;的核?#27169;?#20854;逻辑大?#38469;?#38543;着投资在技术上的研发,将随着时间流逝而增加价值,因为数据越多越有机会形成竞争优势。

?#36824;?#36825;是不是真的可以避免商品化的影响?如果技术成本足够低,长期来讲,只要任何团队愿意付出努力,都可以积累足够多的数据,除非有其他因素影响,否则,简单理解先发优势是无益的。

原文标题:人工智能经济学的背景及研究前景

文章出处:【微信号:openiiconsortium,微信公众号:开源工业互联网联盟】?#38431;?#28155;加关注!文章转载请注明出处。

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