AI可能会篡夺市场指导公共政策决定

Android在深度元认知中

在成功的Brexit活动之后,Dominic Cummings - 然后投票休假的竞选总监 - 发布了一系列博客帖子,描述了如何运行竞选活动以及他的计划是成功的公务员职位。这些职位的最后一篇于2019年6月26日发布,就在他成为目前总理鲍里斯约翰逊的特别顾问之前。这个想法 这个帖子 复活是自20世纪70年代自20世纪70年代以来的公共政策中的承诺 - 使用艰难的科学(基于知识)方法来指导政策选择。

在观点的看法是Cumming的公共政策版本,一个精英管理员培训的管理员培训纯思想的学科 - 数学家和哲学家 - 将根据证据运行社会。收集的数据点将用于创建机器仿真(通常调用“the model”)。然后,决策者可以使用假设政策来测试模拟(“如果毒品合法的”)和,根据结果,调整公共政策。

通过诺贝尔奖获奖经济学家的苏联在苏联中倡导了一个完整的网络学报经济政策的经济政策 Leonid Kantorovich. 和数学家和计算机科学家 Victor Glushkov.。他们 假设 让事情进一步采取措施 - 让机器识别采取的行动以达到最佳结果。也就是说,政策制定者需要决定他们想要实现的东西(“最大化黄油的生产”)和机器将提出如何分配资源来实现这一目标的政策。

谈话徽标
本文由Spyros Samothrakis最初出现在谈话中,是一个社会科学空间合作伙伴网站,在标题下 “如果我们没有基于市场,而是证据?”

在苏联之外,这种思维实际上是颁布的 Project Cyber​​syn.萨尔瓦多·萨尔登德(Salvador Allende)根据智利政府在20世纪70年代通过管理顾问斯塔福德啤酒们举起的努力,帮助管理经济(该项目由Augusto Pinochet普通的政变后拆除)。

虽然Cyber​​yn从未完全运行,但它被冲进使用,以帮助打破最大的反政府罢工之一,这是由右翼联盟煽动的。啤酒的愿景比苏维埃对应更分散,民主,但它仍然落在同一界面内。

正如您现在的衡量,控制论往往牢固地位于政治频谱的左侧。

市场

坐在网络感觉的对面,一个人会发现现代自由主义经济学的父亲,Ludwig Von Mises和Friedrich Von Hayek。他们的争论,更广泛地拍摄,考虑不可能的控制论梦 从计算的角度来看,要么是因为不能有效地建模世界,要么没有适当的信号来评估解决方案的质量。

他们认为,在现实世界(在他们的情况下,市场)中存在的另一种机制需要通过提供信号来进行繁重的提升 - 在商品和服务的情况下,这是价格。对于他们来说,一个好的政策不是一个奠定了需要采取哪些措施对解决方案的步骤,但更多地关注设置具有正确激励和惩罚的“游戏”。这基本上只有一个真正的公共政策的空间可以总结为“私有化一切,创造一个竞争的竞技场,让市场对问题进行排序。”

将所有真正的政策决策留给市场一直是一个非常传统的(至少20世纪80年代至少)右翼的想法。这提出了为什么有人建议当前英国政府的人甚至讨论概念,这些概念是不纯粹的市场驱动的概念。在他最新的帖子中,Cummings Lements无法对英国国家进行严肃的建模。这似乎是一个卓越的矛盾 - 不应该市场能够解决一切吗?

值得一提的是,规划方法的概念在各个思想家跨越了很多 - 甚至有倡导者 社会主义市场 在左边。虽然在实际的党政方面,在实际的党政方面,似乎有一些规划的想法已被历史权利部分被接受(有点勉强勉强) 一段时间.

AI和公共政策

因此,AI和(并发)的进度是否大规模增加计算能力和数据的可用性允许我们规避自由主义论点?我会说是的,但只有部分地。人们可以轻松地设想用于直接影响政策的最新AI方法的解决方案。它非常合理的是,人们可以每天计划和重新计划数百万产品和服务,找到最佳的行动,以帮助解决社会弊病,并且通常推动整体更光明的未来。

然而,这不是微不足道的 - 交付 因果模型 为了驱动模拟非常困难,需要重大专业知识,只能以有限的容量完成。在此之上,当前的AI方法缺乏“常识”的概念。”以特定任务创建的模型可能能够为所述任务进行优化,但容易生成 不需要的副作用。例如,旨在优化生产的AI优化​​的工厂将在不小心环境的情况下进行。

但由于许多原因超出了本文范围的原因,因此,AI中所有问题的母亲都没有稳定,而不会过多的人工调整,这是由于许多超出本文的范围。在实践中,这意味着外面的直接,传统规划(如线性编程),从现代AI获得价值需要大量的人类专业知识。目前,这主要是私有AI研究实验室和一些大学部门。任何创造网络学国家的任何严重企图都需要将重要人力资源转移到项目和一些进一步的算法突破。

不幸的是,公共政策中的目前的AI部署不会遵守上面的想法。似乎AI似乎只为简单的预测任务部署(“人X将来会犯罪犯罪?”)。出于这个原因,公共机构是 发现 这项技术 越来越无用。但技术创新几乎总是在他们找到他们的步伐之前遇到一系列失败,所以希望AI最终将正确实施。

回到Brexit.

Brexit.与此中的任何一个有什么关系?我的理解是brexit(根据Cummings.)是必要的,以帮助扰乱公务员的服务,以便允许它重建。然后可以部署严重的AI公共政策解决方案(这是科学规划的另一个名称)。因此,英国国家将部署能够建模未来的项目,用机器或公务员探测金色路径模型。

在我看来,真正令人惊讶的是,这些提案不会来自广泛的政治左(当然,当然, 非常有趣 接受主题 科学 规划) - 但是从右边。这可能意味着通过询问“以更加宣传的最佳宣传,以便让国家养老金年龄达到95次,私有化每一项公共服务以及让人们接受的问题”这样的问题,这可能暗示了自由市场议程禁止移民?“

所有这一切都谈话可能是一个红鲱鱼 - 越传统的右翼布雷克利特党政政策只是一个强化 放松管制议程,虽然信号又是 混合。或者,可能是一个国家保守派和整个板上的免费市场之间的分裂。

很难想象欧盟允许直接规划(它违背了内部市场的大部分原则),但它同样难以设想,Brexit英国做同样的事情。大多数机构认为市场是唯一合法的组织形式。

但是共识的一些裂缝似乎出现。也许我们可能最终能够积极地追求使用AI积极计划的地位。

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Spyros Samothrakis.

Spyros Samothrakis.是Essex大学分析和数据科学研究所的副主任。他在概率规划,加固学习,机器学习和自然语言加工等中发表了许多科学文章。在加入学术界之前,他在电信行业担任IT顾问的时间。他掌握了埃塞克斯大学的计算机科学博士学位,该科学智能系统智力系统,谢菲尔德大学的计算机科学智力。

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