[论文解读] Impact of Artificial Intelligence on Economic Theory

Tshilidzi Marwala|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2015

Computability, Logic, AI Algorithms参考文献 8被引用 3

一句话总结

本文通过分析人工智能（AI）在不确定性决策、市场效率和风险感知中的作用，探讨了人工智能如何变革核心经济理论——有限理性、有效市场假说和前景理论。研究发现，人工智能提升了预测准确性和行为建模能力，挑战了传统理性与市场效率的假设。

ABSTRACT

Artificial intelligence has impacted many aspects of human life. This paper studies the impact of artificial intelligence on economic theory. In particular we study the impact of artificial intelligence on the theory of bounded rationality, efficient market hypothesis and prospect theory.

研究动机与目标

• 分析人工智能对基础经济理论的影响。
• 研究人工智能如何挑战或补充传统有限理性的模型。
• 评估人工智能对有效市场假说及市场效率的影响。
• 评估人工智能在完善前景理论与行为经济学建模中的作用。
• 识别人工智能驱动决策过程带来的经济推理转变。

提出的方法

• 本研究采用理论与概念分析方法，探讨人工智能在经济决策中的应用。
• 分析人工智能技术（如机器学习与神经网络）在建模不确定性下人类行为中的应用。
• 比较传统经济模型与人工智能增强模型在预测市场结果方面的表现。
• 评估人工智能通过自适应学习算法模拟有限理性的能力。
• 结合基于人工智能的风险评估工具，检验前景理论下的预测结果。
• 研究方法依赖于金融与行为经济学中人工智能应用的定性综合分析。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工智能如何改变经济决策中有限理性的假设？
• RQ2 人工智能在多大程度上挑战或支持有效市场假说？
• RQ3 人工智能在行为经济学中如何提升前景理论的预测能力？
• RQ4 人工智能驱动的模型与传统经济模型在模拟市场行为方面有何差异？
• RQ5 人工智能对经济主体的理性与一致性有何影响？

主要发现

• 人工智能通过模拟基于学习的适应性决策过程，增强了有限理性的建模能力。
• 人工智能通过识别持续存在的市场异常与低效现象，挑战了有效市场假说。
• 人工智能通过数据驱动的风险与效用估计，提升了前景理论预测的准确性。
• 机器学习模型在预测风险应对行为反应方面优于传统计量经济学模型。
• 人工智能通过整合认知偏差与启发式方法，实现了对人类行为更真实的表征。
• 人工智能融入经济理论揭示了经典模型在不确定性与复杂性条件下的局限性。