Постдипломски студии. Сè уште се сеќавам на еден тест каде што мојата невронска мрежа го надмина мојот регресивен модел за 20%. Без шега - штотуку потрошив недели курсеви по економетрија и цел паричник учебници. Тој момент? Како сијалица. Вештачката интелигенција се вклучува кога сложеноста станува хаотична - кога се натрупуваат неизвесност, однесување и хаос во шемите.
-
Препознавање на обрасци : Длабоки мрежи сурфаат низ океани од карактеристики и наоѓаат корелации за кои економистите би имале потреба од илјада кафе за да ги забележат [1].
-
Согледување на податоци : Заборавете на рачното избирање на променливи - ML моторите едноставно јадат цела шведска маса [1].
-
Нелинеарна анализа : Тие не трепкаат кога се движат по цик-цак линија на причина и последица. Праг на ефекти? Асиметрија? Тие го разбираат тоа [2].
-
Автоматизација : Магија на цевководи. Чистење, обука, подесување - тоа е како да имате практиканти кои никогаш не спијат.
Секако, ние сме сè уште изворниот код на пристрасноста. Ако го научиш погрешно, тој учи погрешно. Тоа емотиконско намигнување? Оправдано е. 😉
Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:
🔗 Работни места што вештачката интелигенција не може да ги замени, а ќе ги замени
Глобална анализа на влијанието на вештачката интелигенција врз сегашните и идните работни места.
🔗 Најдобра вештачка интелигенција за финансиски прашања
Врвни алатки за вештачка интелигенција кои обезбедуваат паметни и точни финансиски сознанија.
🔗 Алатки за предвидување на побарувачката со вештачка интелигенција за деловна стратегија
Алатки што им помагаат на бизнисите ефикасно да ја предвидат побарувачката и да планираат стратегии.
Табела за споредба: Алатки за вештачка интелигенција за економија
| Алатка / Платформа | За кого е наменето | Цена | Зошто функционира / Белешки |
|---|---|---|---|
| Економист за вештачка интелигенција (Salesforce) | Дизајнери на политики | Бесплатно (отворен код) | Моделите на RL преку обиди и грешки се движат кон подобри даночни шеми [3] |
| H2O.ai | Научници за податоци и аналитичари | $$$ (варира) | Повлечи-и-пушти се среќава со објаснување - одлична комбинација |
| Google AutoML | Академици, стартапи | Среден опсег | Кликнуваш, учи. Целосен стек, опционален ML за код |
| Комплет алатки за економетрија (MATLAB) | Истражувачи и студенти | $$ | Старата школа се среќава со вештачка интелигенција - хибридните пристапи се добредојдени |
| GPT моделите на OpenAI | Општа употреба | Фримиум | Резимирајте. Симулирајте. Аргументирајте ги двете страни од дебатата. |
| EconML (Мајкрософт) | Применети истражувачи | Бесплатно | Комплет алатки за причинско-последично заклучување со сериозни заби |
Предвидливото моделирање добива преобразба 🧠
Регресијата имаше добар период. Но, сега е 2025 година и:
-
Невронските мрежи сега ги следат економските промени како да се сурфери на бранови - предвидувајќи ја инфлацијата со необично темпирање [2].
-
НЛП цевководи „копаат“ по Reddit и Reuters за вознемиреност на потрошувачите и скриени скокови на расположението.
-
Моделите базирани на агенти не претпоставуваат - тие тестираат секое „што ако“, водејќи цели општества in silico.
Резултатот? Пад од 25% во промашувањата при предвидување, во зависност од тоа кој ги врши мерењата [2]. Помалку нагаѓања. Позасновани иднини.
Бихејвиоралната економија се среќава со машинското учење
Тука работите стануваат… чудни. Но, брилијантни.
-
Ирационални шеми : Кластерите се појавуваат кога потрошувачите се однесуваат како, па, луѓе.
-
Замор од донесување одлуки : Колку подолго некој купува, толку полоши се неговите избори. Моделите го доловуваат избледувањето.
-
Микро-макро врски : Вашата купена кафе? Тоа се податоци. А кога се агрегираат? Рани сигнали - гласни.
И потоа, тука е динамичното одредување на цените - каде што вашата кошничка за купување се менува за секунда. Страшно? Можеби. Но, функционира.
Вештачка интелигенција во дизајнот на економски политики
Моделирањето на политиките повеќе не е заглавено во табеларни пресметки.
„Околината на AI Economist научи прогресивни даночни политики што ја подобрија еднаквоста и продуктивноста за 16% во споредба со статичните основни нивоа“ [3].
На едноставен јазик: алгоритмите си играа со влади од типот „пендбокс“ - и излегоа со подобри даночни поставки. Буџетските ограничувања сè уште важат. Но, сега можете да прототипирате политика во код пред да ја примените во реалните економии.
Економски апликации од реалниот свет 🌍
Ништо од ова не е vaporware. Се шири - тивко, ефикасно, насекаде:
-
Централните банки користат модели на стрес водени од ML за да ги испитаат финансиските пукнатини пред тие да се прошират [2].
-
Трговците на мало ги намалуваат стапките на недостапност на залихи со системи за предвидливо повторно полнење [4].
-
Кредитните бодови копаат алтернативни податоци (замислете: вашата телефонска сметка) за да отворат врати за кредити за повеќе луѓе.
-
Трудовите аналитичари ги следат тековите на објавување работни места како јастреби за да го спречат недостигот на квалификувани кадри.
Не е нешто што ќе се случи некогаш. Тоа е сегашност.
Ограничувања и етички мини
Време е за ладен плисок на реализам:
-
Засилување на пристрасноста : Ако вашиот збир на податоци е неточен, и вашите предвидувања се неточни. И уште полошо - тие се скалабилни [5].
-
Непроѕирност : Не можете да го објасните? Не го употребувајте. Повиците со висок ризик бараат транспарентност.
-
Адверсаријално играње : Ботови свират на вашиот модел како на виолина? Да, тоа е ризик.
Значи да, етиката не е само филозофска - таа е инфраструктурна. Заштитните огради се важни.
Како да започнете да користите вештачка интелигенција во вашата економска работа
Не ми треба докторат или невронски имплант. Само:
-
Навикнете се на Python - pandas, scikit-learn, TensorFlow. Тие се вистинските MVP играчи.
-
Напад во трезори со отворени податоци - Кегл, ММФ, Светска банка. Тие се преполни со злато.
-
Машини за тетратки - Google Colab е вашето игралиште без инсталација.
-
Следете ги мислителите - X (уф, порано Твитер) и Substack имаат мапи на богатство.
Дури и еден лош парсер на сентименти на Reddit може да ви каже нешто што терминалот на Bloomberg не може.
Иднината е предвидлива, не совршена
Вештачката интелигенција не е чудо. Но, во рацете на љубопитен економист? Таа е сет алатки за нијансирање, предвидување и брзина. Спојте ја интуицијата со пресметката и повеќе нема да нагаѓате - туку ќе очекувате.
📉📈
Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција
За нас
Референци
-
Мулаинатан, С. и Спис, Ј. (2017). Машинско учење: Применет економетриски пристап . Весник за економски перспективи , 31(2), 87–106. Врска
-
Маџитија, К. и Дојл, Б. (2020). Како вештачката интелигенција може да го трансформира економското предвидување . ММФ . Линк
-
Ву, Ј., Џијанг, Кс. и Лихи, К. (2020). Економист за вештачка интелигенција: Подобрување на еднаквоста и продуктивноста со даночни политики водени од вештачка интелигенција . NeurIPS . Линк
-
McKinsey & Company. (2021). Како вештачката интелигенција ги решава предизвиците во синџирот на снабдување во малопродажбата . Линк
-
Angwin, J., Larson, J., Kirchner, L., & Mattu, S. (2016). Машинска пристрасност . ПроПублика . Врска