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何大安:人工智能经济学的思想端倪及建构路径

更新时间:2022-10-04 21:35:27
作者: 何大安  

   内容提要:人工智能技术的广泛运用正在悄然改变人类物质文明和精神文明。文章认为人工智能对社会经济、政治、文化乃至对意识形态的影响,已经展露出可建构人工智能经济学的思想端倪。基于数字经济的发展,需要解释人工智能会在哪些方面通过市场机制对厂商投资经营发生作用;厂商运用人工智能技术究竟能在多大程度上提供有效供给和预测需求,厂商在未来普遍采用大数据分析和人工智能技术进行投资经营选择时,社会经济实践会在多大范围内要求经济学家修正微观经济学基础的理性选择理论、厂商理论和产业组织理论;假若大数据分析和人工智能技术在未来果真会引发经济学革命,经济学家如何探寻人工智能经济学的建构路径等。文章拟依据微观经济学原理对以上诸问题作出分析性描述,对有可能在理论上站得住脚的人工智能经济学的建构路径展开研究,以期达到相对前卫的理论认知。

   关 键 词:人工智能  大数据  数字经济  厂商投资选择  artificial intelligence  big data  digital economy  investment choice of manufacturers 

  

  

   一、问题提出与理解

  

   经济学作为一门学科,走过了重商主义→重农主义→古典经济学→新古典经济学→新古典综合→现代(主流和非主流)经济学的历程。撇开经济学的流派划分以及浩繁的理论评说,一个不可争辩的事实是,经济学的研究范围越来越细化。现代经济学曾根据不同分析对象和不同分析主线的需要,创建了诸如福利经济学、制度经济学、交易成本经济学、产权经济学、契约经济学等分支学科;这些在主流理论体系内创立的以不同名称命名的经济理论,是对长期存在并制约经济发展的核心变量的理论论证。不过,另一些经济学家面对非经济性活动或自然现象(外生变量)对经济发展的影响,曾提议创建诸如卫生经济学、灾害经济学、国防经济学等,并强调要结合哲学、数理、心理、历史等分析以期建立经济学帝国主义大厦。诚然,这些分析深化了特定经济问题的研究,拓展了经济学疆土,但经济学家至今尚未找到一种可兼容内生和外生变量的分析对象,并以之来建构特定分析对象的经济学。①

  

   任何一种学说在创立初期通常都会出现社会物质基础支撑的思想端倪。例如,蒸汽机技术导致的社会分工和协作是形成古典经济学的社会物质基础(亚当·斯密,2011)[1],该理论的思想端倪起始于个人追求自身利益最大化这一以“经济人假设”为标志的经济意识形态;继它之后的新古典经济学的物质基础,是文艺复兴和启蒙运动推动的蓬勃发展的工业化,其思想端倪可理解成是对边沁“将自利选择‘定义’为自我偏好”的功利主义(约翰·伊特维尔等,1996)[2]。从人类理性选择考察,如果进一步探讨新古典经济学试图说明个体怎样才能符合理性地选择(Harsanyi,1977)[3]的理论观点,进一步探讨现代主流经济学旨在阐释个体如何选择才符合理性(Edgeworth,1981)[4]的理论见解,我们同样可以发现支撑这些理论的社会物质基础及其思想端倪。再例如,凯恩斯经济学以有效需求为核心的宏观调控理论(凯恩斯,2002)[5],它的物质基础是1929年至1933年的经济危机,思想端倪则是人们对市场失灵的切肤认知。但有必要指出的是,理论创新的思想端倪极有可能会成为一种趋势化存在,而不仅仅作为一种思想涟漪。

  

   随着人类社会步入大数据、互联网和人工智能等相融合的数字经济时代,厂商、个人和政府的投资经营开始以大数据为基本元素,以互联网为交易平台,以人工智能为技术手段。这种格局最显著的表现,是经由大数据判定的因果思维,会逐步取代以部分数据为依据而推论的因果思维;大数据思维的趋势化,将会导引人类把一切社会活动和自然界一切现象统统看成是“算法”(赫拉利,2017)[6]。针对未来学家有关大数据思维和“算法”等观点,厂商运用新科技进行投资经营所取得的经济效率,已在一定程度上和范围内验证了这些观点的科学性。在当前的数字经济运行中,厂商越来越趋向于通过移动互联网、传感器、社交媒体、卫星定位系统等收集与自己投资经营活动相关的大数据,运用人工智能等技术来整合、储存、分类、加工和处理这些大数据。从理论上讲,厂商运用新科技进行投资经营的过程,就是厂商运用人工智能等技术来匹配大数据的过程,也就是构建人工智能经济学之物质基础的过程。

  

   人工智能经济学的思想端倪起源于新科技基本元素(大数据)无所不包的边界,发端于大数据思维判定因果关系的经济效率,决定于人类运用人工智能技术对市场出清意义上的供给和需求的把握。人工智能技术在社会经济、文化、政治等领域的广泛应用,兴起了区别于历史上各种以人文主义为底蕴的人文主义(舍恩伯格,2012;凯利,2014;吴军,2016)[7-9]。科技人文主义作为一种思潮,可用“大数据时代”或“人工智能时代”表征。事实上,大数据与人工智能在本质上雷同,我们无论是以大数据还是以人工智能来理解和说明科技人文主义,都必须围绕它们改变人类思维方式、认知过程、选择行为、操作程序、效用期望等展开,都必须解释它们对人类学习、工作、生活、憧憬等的影响。就经济领域的生产、交换、分配和消费而论,科技人文主义可看成是厂商投资经营的社会哲学背景,如果这种背景能够使人工智能经济学的思想端倪广泛出现,并且在将来会渗透于经济运行和发展的始终,那么,人工智能经济学的建构就有了物质基础。

  

   经济学家建构人工智能经济学的困难,发生在如何依据现实把人工智能界定为影响经济活动的内生变量。从纯粹技术角度看,人工智能属于外生变量,但从其全方位影响和渗透厂商投资经营看,人工智能作为科技要素又明显具有内生变量属性。在厂商已运用人工智能匹配大数据来进行投资经营的现阶段,人工智能已明显展现出具有兼容内生变量和外生变量的特性。在未来,厂商投资经营受人工智能技术导引将是一种必然。具体地讲,厂商在未来投资和生产什么、投资和生产多少、产量和价格如何确定、怎样选择竞争路径以及怎样追求市场势力等,都需要通过人工智能匹配大数据的方法来解决和实现。这一清晰的发展前景表明科技人文主义有现实支撑的立论依据。然而,科技人文主义思潮的兴起,并非意味着人工智能已成为厂商投资经营的内生变量,人工智能会不会成为内生变量,关键在于它的运用能不能左右厂商的选择偏好、认知和选择行为等,这是经济学界定内生变量的依据所在。如果人工智能在未来能够成为厂商投资经营的内生变量,那么,经济学家就有可能围绕厂商运用人工智能进行的投资经营活动,对人工智能经济学的建构路径展开符合学术规范的论述。

  

   一种新理论的建构路径通常与原有理论有着承接性,人工智能经济学的建构路径也不例外。从理论的承接性考察,经济学家可依据大数据、互联网和人工智能等融合的实际,对主流经济学的厂商决策、资源配置、产业组织等基础理论展开相关评说,并由此对人工智能经济学的建构路径进行探讨;至于逻辑上还需要考虑的国际贸易理论、经济周期理论、宏观调控理论等,基于它们都是以上理论的派生和延伸,因而这些理论的重塑可以参考以上理论的探讨。本文的结构安排是:第二部分拟在分析厂商运用人工智能进行投资经营的前提下,探讨厂商投资经营的决策行为,在理论上借助市场机制说明厂商的产量和价格确定、供求规划以及竞争路径的选择,以阐述人工智能对数字经济的推动;第三部分是文章的重点,假定人工智能已成为厂商投资经营的内生变量,运用经济学基础理论来探讨人工智能经济学的建构路径;第四部分是对建构路径的条件配置作出一些补充说明。

  

   二、人工智能推动数字经济发展的理论描述

  

   (一)人工智能推动数字经济的发展,发端于依据大数据的因果思维正逐步取代以部分信息为根据的因果思维,起步于厂商运用人工智能技术有可能取得的满意的效用函数

  

   工业化时代经济理论研究的一个重要特征,是理论推理和论证存在一定程度的主观判断。我们姑且不讨论这种主观判断存在的失误,但应当明白信息不完全是产生主观判断的原因,或者说,经济理论研究缺乏大数据支持就会产生主观判断。②大数据的极大量、多维度和完备性等特征,对厂商以大数据思维取代过去以部分信息推论全体的因果逻辑思维来讲,给经济理论研究提供了新视域(何大安,2018)[10]。总体来说,经济学家可以通过研究厂商以大数据为基本元素、以互联网为运作平台、以人工智能为手段的投资经营方式,分析厂商大数据思维下的产、供、销活动,解构厂商与厂商、厂商与消费者之间的行为互动。另外,大数据思维使经济学家在剔除主观判断的同时,会使经济学家关注机器学习、物联网、区块链、AR/VR、边缘计算等人工智能技术在投资经营中的运用。因此,人工智能推动数字经济的发展发端于大数据思维,它是大数据、互联网和人工智能相互融合的结果。

  

   厂商运用人工智能进行投资经营能否取得满意的效用函数,是一个需要经过迂回分析才能明晰的问题。人工智能技术归根结底是大数据的分析和运用,厂商运用人工智能技术进行投资经营,通常需要经历大数据的收集和储存、整合和分类、加工和处理三大阶段,由于这三大阶段所使用的新科技手段都离不开人工智能技术,因而厂商处于不同阶段的新科技水平的差异,意味着厂商运用人工智能技术匹配大数据的数据智能化水平的差异,意味着厂商准确规划和确定产品和服务数量的差异,从而决定着厂商运用人工智能进行投资经营取得效用函数的差异。同时,厂商与厂商以及厂商与消费者之间的行为互动,要求厂商必须具有较高人工智能技术支撑的网络协同化能力。网络协同化是厂商与客户的产供销活动在互联网交易平台上的协调,它以数据智能化为基础。厂商只有同时具备较高的数据智能化和网络协同化,才能够取得以市场势力为标志且有可能带来效用最大化的网络协同效应。从厂商投资经营的效用函数评判,网络协同化是厂商在大数据分析上的“知己知彼”,网络协同效应是厂商取得满意效用函数的前提。厂商追求网络协同效应的过程,就是人工智能推动数字经济发展的过程。

  

   (二)数字经济是人工智能为代表的新科技在厂商投资经营过程的综合反映,人工智能与数字经济的相关性可分别从短期和长期来考察

  

数字经济的产生和发展是大数据、互联网和人工智能等相融合的产物,在这一体现新科技综合的相互融合中,社会人工智能的技术层级会在很大程度上反映大数据分析、云计算能力、互联网运用等的技术层级。③数字经济作为一种改变人类选择行为和资源配置模式的运行模式,主要表现为厂商如何运用云平台、云计算和人工智能手段进行投资经营,从而对产品和服务的供求数量及其结构的规划和确定。人工智能之所以是新科技在厂商投资经营过程的综合反映,是因为厂商无论是收集、储存、整合和分类初始的大数据,还是加工和处理直接影响产、供、销的大数据,厂商要想在参数选择和模型设计上做到准确高效,都需要运用高技术层级的机器学习、物联网、区块链、AR/VR、边缘计算等人工智能手段来解决和实现。同时,投资经营面对的大数据是数字化数据与非数字化数据之和,④以大数据匹配而言,(点击此处阅读下一页)


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本文责编:陈冬冬
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文章来源:《商业经济与管理》2021年第9期
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