[論文レビュー] Artificial Intelligence and Economic Theories

Tshilidzi Marwala, Evan Hurwitz|arXiv (Cornell University)|Mar 20, 2017

Financial Markets and Investment Strategies参考文献 18被引用数 13

ひとこと要約

この論文は、人工知能（AI）の進展が、合理的選択、効率的市場仮説、ゲーム理論といった古典的モデルをAIに裏付けられた視点から再評価することで、現代経済学の根幹的な経済理論をどのように再構築するかを検討する。AIの適応的・データ駆動的行動（フィードバックからの学習、不確実性の処理など）を従来の経済モデルに統合した更新されたフレームワークを提案し、AIが支援する経済における市場行動、意思決定、因果関係の理解を刷新する。

ABSTRACT

The advent of artificial intelligence has changed many disciplines such as engineering, social science and economics. Artificial intelligence is a computational technique which is inspired by natural intelligence such as the swarming of birds, the working of the brain and the pathfinding of the ants. These techniques have impact on economic theories. This book studies the impact of artificial intelligence on economic theories, a subject that has not been extensively studied. The theories that are considered are: demand and supply, asymmetrical information, pricing, rational choice, rational expectation, game theory, efficient market hypotheses, mechanism design, prospect, bounded rationality, portfolio theory, rational counterfactual and causality. The benefit of this book is that it evaluates existing theories of economics and update them based on the developments in artificial intelligence field.

研究の動機と目的

• 人工知能が現代経済学の基盤をなす基礎的経済理論に与える影響を検討すること。
• AI駆動のシステムや環境に適用された際の従来の経済モデルにおけるギャップを特定すること。
• AIの学習、適応、意思決定メカニズムを統合した経済理論の更新版を提唱すること。
• AIの能力と伝統的な経済的仮定（合理性、均衡など）の間の概念的隔たりを埋めること。
• AIが市場や制度において果たす役割が増大する中で、経済理論を再評価するためのフレームワークを提供すること。

提案手法

• 需要と供給から因果関係まで14の核心的経済理論がAIシステムと整合性を有するかを分析する。
• 強化学習、スワームインテリジェンス、ニューラルネットワークといったAIにインspiredされたメカニズムを用いて、経済的行動を再解釈する。
• 完全な合理性といった古典的仮定を、機械学習で強化された限定的合理性に置き換えることで見直す。
• アリの採餌行動、鳥の群飛といった自然からの類推を用いて、分散的で適応的な経済的意思決定をモデル化する。
• AIベースの因果推論と反事後的推論を経済モデルに統合し、予測精度を向上させる。
• 理論的統合を通じて、AIが市場効率性、情報非対称性、メカニズム設計に与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工知能は、経済モデルにおける合理的選択の仮定をどのように挑戦または再編するか？
• RQ2 AIシステムは、市場における非対称情報とシグナル伝達のダイナミクスをどのように変化させるか？
• RQ3 AI強化の学習プロセスは、ゲーム理論における伝統的な均衡モデルをどれほど更新または置き換えることができるか？
• RQ4 AI駆動の行動は、効率的市場仮説およびポートフォリオ理論の妥当性にどのように影響を与えるか？
• RQ5 AIベースの因果的推論は、経済的反事後的シナリオや政策シミュレーションの正確性を向上させることができるか？

主な発見

• AIの適応的学習メカニズムは、従来の経済モデルにおける外生的合理性の仮定に挑戦する。
• 非対称情報モデルは、AIが不完全またはノイズ混じりのデータから処理・推論できる能力によって再解釈される。
• マルチエージェント強化学習を統合することで、ゲーム理論は動的で非均衡的戦略的行動を可能にする更新がなされる。
• AIが人間のエージェントよりも速く市場の非効率性を検出し、利用できる能力を考慮し、効率的市場仮説が再評価される。
• AI技術により、古典的計量経済学手法よりもより頑健に反事後的シナリオをモデル化できるため、経済的因果推論が強化される。
• AIのリアルタイムでの学習と意思決定により、完全な合理性よりも現実的である限定的合理性が形式化される。