如果我們的社會不是基於市場而是基於證據呢?

在英國退歐競選活動成功後,當時的投票離職競選總監多米尼克卡明斯發表了一系列博客文章,描述了該活動是如何運作的,以及他對成功的公務員制度的計劃。 是否很快就可以繪製出未來社會的藍圖? 維多利亞·/ Shutterstock.com Spyros Samothrakis, 埃塞克斯大學

在英國退歐競選活動成功後,當時的投票離職競選總監多米尼克卡明斯發表了一系列博客文章,描述了該活動的運作方式以及他對成功的公務員制度的計劃。 這些帖子中的最後一篇是在6月26 2019上發布的,就在他成為現任總理鮑里斯·約翰遜的特別顧問之前。 這個想法 這篇文章 復活是公共政策中的一種承諾,自1970s以來已經死亡 - 使用硬科學(基於知識的)方法來指導政策選擇。

在看起來像卡明的公共政策版本中,一群受過純思想訓練的精英管理者 - 數學家和哲學家 - 將根據證據來管理社會。 收集的數據點將用於創建機器模擬(通常稱為模型)。 然後政策制定者能夠用假設的政策(“如果藥物合法?”)測試模擬,並根據結果調整公共政策。

諾貝爾獎得主經濟學家在蘇聯提出了一個完整的控制論經濟政策版本,但沒有實踐過 列昂尼德坎托羅維奇 和數學家和計算機科學家 Victor Glushkov。 他們 假設的 更進一步的可能性 - 讓機器確定採取什麼行動來達到最佳結果。 也就是說,決策者需要決定他們想要實現的目標(“最大化黃油的生產”),並且機器會提出如何分配資源來實現這一目標的政策。

在蘇聯之外,這種想法實際上已經制定了 Project Cyber​​syn管理顧問斯塔福德·比爾(Stafford Beer)在當時的總統薩爾瓦多·阿連德(Salvador Allende)的幫助下管理經濟的智利政府在1970s中共同努力(該項目在奧古斯托·皮諾切特將軍的政變後被拆除)。

雖然Cyber​​syn從未完全投入運作,但它卻被匆忙使用,以幫助打破由右翼聯盟煽動的最大規模的反政府罷工之一。 啤酒的願景遠比蘇聯同行更分散和民主,但它仍然屬於同一思路。

正如您現在所知,控制論願景往往安全地位於政治光譜的左側。

市場

坐在控制論願景的另一面,人們會發現現代自由主義經濟學的父親路德維希·馮·米塞斯和弗里德里希·馮·哈耶克。 更廣泛地說,他們的論點認為控制論的夢想是不可能的 從計算的角度來看,或者是由於無法有效地模擬世界,或者沒有適當的信號來評估解決方案的質量。

他們認為,現實世界中存在的另一種機制(在他們的情況下,市場)需要通過提供信號來進行繁重的工作 - 在商品和服務的情況下,信號就是價格。 對他們來說,一個好的政策不是規定需要採取什麼步驟來解決問題的政策,而是更多地關注通過正確的激勵和懲罰來設置各種各樣的“遊戲”。 這基本上只留下了一個真正的公共政策的空間,可以概括為“私有化,創造競爭的舞台,讓市場排除問題”。

將所有真正的政策決定留給市場一直是一個非常傳統的(至少是1980後)右翼的想法。 這提出了一個問題,即為什麼有人建議當前的英國政府甚至討論非純粹由市場驅動的概念。 在他的最新帖子中,卡明斯感嘆英國政府無法進行嚴肅的建模。 這似乎是一個極好的矛盾 - 市場不應該能夠解決所有問題嗎?

值得一提的是,規劃方法的概念在個體思想家中存在很大差異 - 甚至有人提倡 社會主義市場 在左邊。 雖然存在明顯的左右分歧,但就實際政黨政治而言,似乎某些規劃的想法已經被歷史權利部分接受(有些勉強) 一段時間.

如果我們的社會不是基於市場而是基於證據呢? 市場信號。 Tony Stock / Shutterstock.com

人工智能和公共政策

因此,AI和(並發)計算能力和數據可用性的大幅增加是否能夠繞過自由主義論點? 我會說是,但只是部分。 人們可以很容易地設想一種解決方案,其中使用最新的AI方法直接影響策略。 人們可以每天計劃和重新規劃數以百萬計的產品和服務,找到最佳的行動方案來幫助解決社會弊病,並推動整體更加光明的未來,這是非常合理的。

然而,這不是微不足道的 - 交付 因果模型 推動模擬是非常困難的,需要大量的專業知識,而且只能在有限的容量內完成。 最重要的是,目前的AI方法缺乏“常識”的概念。 使用特定任務創建的模型可能能夠針對所述任務進行優化,但很容易生成 不必要的副作用。 例如,旨在優化生產的AI優化工廠將在不關心環境的情況下實現。

但AI的所有問題的母親是由於許多原因超出了本文的範圍,許多更現代的概率規划算法在沒有過多的人為調整的情況下不穩定。 實際上,這意味著在外部直接的傳統規劃(如線性規劃)中,從現代AI中獲取價值需要大量的人力資源。 目前,這主要位於私人AI研究實驗室和一些大學部門。 任何創建控制論狀態的認真嘗試都需要將重要的人力資源轉移到項目中,並需要進一步的算法突破。

不幸的是,目前公共政策中的人工智能部署並未遵循上述想法。 似乎AI主要用於簡單的預測任務(“人X將來會犯下Y罪嗎?”)。 出於這個原因,公共機構是 尋找 這項技術 越來越無用了。 但是技術創新在找到自己的節奏之前幾乎總是經歷一系列失敗,所以希望AI最終能夠得到正確的實施。

回到脫歐

英國退歐與此有何關係? 我的理解是英國退歐(根據卡明斯的說法)需要足以破壞公務員隊伍,以便重建公務員隊伍。 然後可以部署嚴肅的AI公共政策解決方案(這是科學規劃的另一個名稱)。 因此,英國政府將部署可以模擬未來的項目,機器或公務員正在探索黃金路徑的模型。

在我看來,真正令人驚訝的是,這些建議並非來自廣泛的政治左派(當然, 非常有趣 接下來的話題 科學的 規劃) - 但是從右邊開始。 這可能意味著使用人工智能加速自由市場議程,提出諸如“為了讓每個人都參與增加國家養老金年齡到95,將每個公共服務私有化並讓人們接受的最佳宣傳”禁止移民?“

所有這些人工智能談話都可能是一個紅色的鯡魚 - 更傳統的右翼英國脫歐黨政策只是一個強化 放鬆管制議程雖然信號是這樣的 混合。 或者,可能是一個國家的保守派和全面的自由市場營銷者之間存在分歧。

很難想像歐盟允許直接計劃(這違背了內部市場的大部分原則),但同樣難以想像英國退歐後英國也這樣做。 大多數機構將市場視為唯一合法的組織形式。

但是,共識中的一些裂縫似乎正在出現。 也許我們最終可能會積極地計劃將AI用於“良好社會”。談話

關於作者

Spyros Samothrakis,分析和數據科學講師, 埃塞克斯大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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