[论文解读] Artificial Intelligence and Economic Theories
本文探讨了人工智能（AI）的进步如何通过AI驱动的视角重新审视理性选择、有效市场假说和博弈论等经典经济理论，从而重塑核心经济理论。文章提出了整合AI自适应、数据驱动行为（如从反馈中学习和处理不确定性）的更新框架，将传统经济模型中的机制进行现代化改造，从而为AI增强经济环境下的市场行为、决策过程和因果关系提供更深入的理解。
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.
研究动机与目标
- 探讨人工智能对现代经济学基础理论的影响。
- 识别现有经济模型在应用于AI驱动系统与环境时存在的理论缺口。
- 提出融合AI学习、适应与决策机制的经济理论更新版本。
- 弥合AI能力与传统经济假设（如理性与均衡）之间的概念鸿沟。
- 为在AI日益扮演核心角色的市场与制度背景下重新评估经济理论提供框架。
提出的方法
- 分析14项核心经济理论（从供需关系到因果推断）与AI系统的兼容性。
- 应用AI启发的机制（如强化学习、群体智能和神经网络）来重新诠释经济行为。
- 通过引入机器学习增强的有限理性，修正经典假设（如完全理性）。
- 运用自然类比（如蚂蚁觅食、鸟类群集）来建模去中心化、自适应的经济决策过程。
- 将基于AI的因果推断与反事实推理整合进经济建模，以提升预测准确性。
- 通过理论综合评估AI对市场效率、信息不对称与机制设计的影响。
实验结果
研究问题
- RQ1人工智能在多大程度上挑战或修正经济模型中关于理性选择的假设？
- RQ2AI系统在何种方式下改变了市场中信息不对称与信号传递的动力学？
- RQ3AI增强的学习过程在多大程度上可更新或替代博弈论中的传统均衡模型？
- RQ4AI驱动的行为如何影响有效市场假说与投资组合理论的有效性？
- RQ5基于AI的因果推理能否提升经济反事实模拟与政策模拟的准确性？
主要发现
- AI的自适应学习机制挑战了传统经济模型中关于外生理性的假设。
- 信息不对称模型通过AI处理不完整或噪声数据的能力得到重新诠释。
- 通过整合多智能体强化学习，博弈论得到更新，实现了动态的、非均衡的战略行为。
- 鉴于AI能够比人类代理更快地检测并利用市场非效率，有效市场假说需重新评估。
- 通过AI技术建模反事实情景，因果推断在经济学中得到增强，其稳健性超过经典计量方法。
- 通过AI的实时学习与决策能力，有限理性得到形式化，为完全理性提供更现实的替代方案。
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