从联合车站和第一次世界大战国家博物馆出发，沿着主街走下去，矗立着雄伟的堪萨斯城联邦储备银行，它是美国中央银行美联储(Fed)的12个地区办事处之一。

堪萨斯城联邦储备银行已经成为每年举行最重要的经济政策研讨会的代名词。8月下旬，政策制定者、央行行长和经济学家将齐聚怀俄明州风景如画的杰克逊霍尔镇，“重新评估货币政策的有效性和传导”。

由于美联储目前用于预测通胀的经济模型表现不佳，这种重新评估变得必要。回到2021年3月至4月，当美国通胀开始上升时，美联储的主力模型未能显示出任何异常情况。劳动力市场趋紧，即所谓的菲利普斯曲线效应，似乎并不令人担忧，而通胀预期也未锁定在上行。

尽管经济模型没有预示通胀，但美国最终经历了爆炸性通胀——40年来的最高水平。因此，尽管通胀大幅下降，但美联储似乎仍对降息政策持谨慎态度。

最近预测通货膨胀的失败表明了现有经济模型的局限性，这意味着目前的经济模型无法超越日常预测。现在还有其他通货膨胀的驱动因素，例如随着各国从自由贸易转向战略贸易，全球经济正在发生结构性转变。

考虑到这些差距和纳入不同变量的需要，人工智能(AI)的最新进展可以在未来几年为经济政策制定增加巨大价值。

经济学家被教导要让理论指导经济模型中变量的选择。强烈建议他们避免“厨房水槽”的方法，包括太多的变量，但往往以虚假的推断告终。

但是，由于经济理论不可能识别出每一个变量，一种变通办法就是假设模型之外的世界不会改变。可悲的是，这种假设不仅导致了糟糕的模型适应度，而且无论建立了什么关系，都只能被描述为“部分”理论。

人工智能的最新进展，特别是涉及大型语言模型(例如GPT-4)等神经网络的深度学习，证明了人工智能为经济分析带来的强大力量。法学硕士已被证明在“过度参数化”模型中具有显著的弹性——也就是说，当模型参数的数量甚至超过了数据点的数量——从而预示着经济研究中可能出现的范式转变，即结束其他条件不变的模式。

法学硕士可以分析结构化的经济数据，如GDP、通货膨胀率等，也可以分析非结构化的文本数据，如新闻、报告、财政部长的新闻发布会，甚至是央行货币政策委员会的会议记录。然后，法学硕士可以被“训练”以理解经济背景和情绪，从而将法学硕士的产出与传统的计量经济模型相结合。这样的组合模型可以用来产生强有力的经济预测。

我们似乎正在走向这样一个未来，即财政部长的压力或央行的货币政策声明会立即改变对明年经济增长等关键经济指标的预测。

即时的经济调整并不是什么新鲜事。许多公司一直在使用“动态定价”，即价格不断调整以反映实时供需状况。当不同的叫车应用在需求增加时(例如在音乐会结束时)收取“峰值系数”时，就会发生这种情况。

鉴于人工智能发展的指数级速度，动态价格将成为整个经济的常态。价格将像股票价格一样全天候调整，再加上基于法学硕士的模型，经济将自动平衡，就像由一只看不见的人工智能手驱动一样。

央行不再试图通过货币政策将经济引向中性利率(R-star)，而是经济自身将围绕R-star进行调整，R-star是经济既不会过热也不会陷入衰退的利率。货币政策——以及所有其他经济政策——将成为实时经济现实的内生因素。在这样一个经济自主调整的未来，谁还愿意相信财政部长、央行行长和经济学家异想天开的做法呢?

但我们不要操之过急。

关于人工智能的炒作似乎有些为时过早。人工智能并不像人类那样聪明。备受吹捧的法学硕士基本上是模式识别引擎，无法区分语言上可能的和事实上正确的，这让法学硕士们产生了“幻觉”。

人类也会产生幻觉，但他们也会想象，在他们的脑海中创造出反事实的场景，这些场景可以提供关于“未知的未知”的线索——这些变量的遗漏对我们来说是隐藏的，至少在一开始是这样。由于缺乏想象能力，AI无法发现被忽略的变量。

人工智能也没有在规范的环境中运行;它既没有能力为策略选项赋值，也没有能力开辟一条允许的行动路径。相反，人工智能强化了算法设计者的偏见。谷歌的照片应用程序犯了一个令人不快的错误，将一些非裔美国人称为“大猩猩”，引发了强烈谴责。

由于失去了价值观指南针，人工智能的行为往往出人意料，这让人怀疑它是否可以被委托制定政策。在20世纪80年代，一个名为EURISKO的人工智能决策支持引擎击沉了自己移动最慢的船只，以保持海军战争游戏中的机动性。人工智能会按照你的要求去做，但不一定按照你的意思去做。如果人工智能肩负着消除贫困的任务，却决定减少贫困人口呢?

传统经济模型将从人工智能发展的指数级飞跃中获益良多。将法学硕士纳入经济预测可能会使经济学家变得多余。但是，由于人工智能缺乏与人类目标和价值观“一致”的严重问题，经济学家的工作是安全的，至少目前是这样。

这位作家获得了生态学博士学位经济学的富布赖特奖学金。

aqdas.afzal@gmail.com

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