vestreaВестник Российского экономического университета имени Г. В. ПлехановаVestnik of the Plekhanov Russian University of Economics2413-28292587-9251Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2413-2829-2025-2-5-12vestrea-2232Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯECONOMIC THEORYИскусственный интеллект и методология экономической наукиArtificial Intellect and Methodology of Economic ScienceДубовикМ. В.DubovikM. V.

Майя Валериановна Дубовик  доктор экономических наук, доцент,  профессор кафедры экономической теории  

109992, Москва, Стремянный пер., д. 36

Mayya V. Dubovik, Doctor of Economics, Assistant Professor, Professor of the Department  for Economic Theory 

36 Stremyanny Lane,  Moscow, 109992

 

mvdubovik@list.ruДмитриевС. Г.DmitrievS. G.

Сергей Геннадьевич Дмитриев  кандидат экономических наук, научный сотрудник кафедры экономики, таможенного дела, информационных технологий  и дисциплин естественно-научного цикла

241050, Брянская  область, Брянск, ул. Бежицкая, д. 8

Sergey G. Dmitriev  PhD, Researcher of the Department  for Economics, Customs, Information  Technology and Disciplines  of the Natural Science Cycle  

8 Bezhitskaya Str., Bryansk, Bryansk Region,  241050

sergey.g.dmitrieff@gmail.comРоссийский экономический университет имени Г. В. ПлехановаРоссияPlekhanov Russian University of EconomicsRussian FederationБрянский филиал Российского экономического университета имени Г. В. ПлехановаРоссияBryansk branch of the Plekhanov Russian University of EconomicsRussian Federation20251803202502512Copyright © Дубовик М.В., Дмитриев С.Г., 20252025Дубовик М.В., Дмитриев С.Г.Dubovik M.V., Dmitriev S.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vest.rea.ru/jour/article/view/2232

Цель исследования – анализ общих методологических подходов, используемых в экономической теории и инструментах искусственного интеллекта, в частности, машинного обучения. По мнению авторов, существует аналогия между дебатами о реалистичных предположениях экономических моделей и актуальной дискуссией по поводу интерпретируемости при использовании машинного обучения в реальных условиях. Широко используемая концепция модели как «черного ящика» ставит под сомнение обоснованность применения таких моделей как в машинном обучении, так и в экономической теории. Помимо этого, проблема общественного доверия к использованию алгоритмов и выработка доказательной политики становятся труднодостижимыми без релевантной интерпретации функционирования моделей, несмотря на гипотетическую точность сделанных с их помощью прогнозов. В машинном обучении невозможно основываться исключительно на функционировании «черного ящика», упуская из виду роль человека при принятии решений. Аналогичным образом в экономической науке смысл описываемых моделями феноменов зачастую приносится в жертву лаконичности и стройности используемого математического и эконометрического аппарата. Анализ научных публикаций по методологическим проблемам экономики как науки позволил сделать вывод, что, несмотря (либо, напротив, благодаря) на эмпирический поворот в экономической теории, инструментальный подход Милтона Фридмана остается доминирующим, по меньшей мере в его латентном виде.

The goal of the research is to analyze general methodological approaches used in economic theory and tools of artificial intellect, in particular machine learning. According to the authors there is a certain similarity between debates about realistic assumptions of economic models and the acute discussion concerning interpretability in using machine learning in real conditions. The widely used concept of the model as a ‘black box’ casts doubt on validity of using such models both in machine learning and in economic theory. Apart from that, the issue of public trust to applying algorithms and elaboration of evidence-based policy become hardly attainable without relevant interpretation of model functioning, in spite of hypothetic accuracy of forecasts made with their help. In machine learning it is impossible to rely only on ‘black box’ functioning and neglect the role of man in decision-making.  In the same way in economic science the essence of phenomena described by models is often sacrificed to laconism and harmony of mathematic and econometric tool set. Analysis of academic publications on methodological problems in economics as a science allows us to draw a conclusion that in spite of (or due to) the empiric turn in economic theory Milton Friedman instrumental approach is still prevailing, at least in its latent form. 

машинное обучениеинтерпретируемостьдоказательная политикаэкономическая теорияmachine learninginterpretabilityevidence-based policyeconomic theoryReferencesБлауг М. Методология экономической науки, или Как экономисты объясняют : пер. с англ. / науч. ред. В. С. Автономов. – М. : НП «Журнал Вопросы экономики», 2004.Blaug M. Metodologiya ekonomicheskoy nauki, ili Kak ekonomisty obyasnyayut [Methodology of Economic Science or How Economists Explain], translated from English, scientific editor by V. S. Avtonomov. Moscow, NP ‘Journal Economic Issues’, 2004. (In Russ.).Кун Т. Структура научных революций : пер. с англ. / сост. В. Ю. Кузнецов. – М. : ООО «Издательство ACT», 2003.Koon T. Struktura nauchnyh revolyutsiy [Structure of Scientific Revolutions], translated from English, compiled by V. Yu. Kuznetsov. Moscow, Publishing House AST, 2003. (In Russ.).Латур Б. Наука в действии: следуя за учеными и инженерами внутри общества. – СПб. : Изд-во Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2013.Latur B. Nauka v deystvii: sleduya za uchenymi i inzhenerami vnutri obshchestva [Science in Action: Following Scientists and Engineers inside Society]. Saint Petersburg, Publishing House of the European University in Saint Petersburg, 2013. (In Russ.).Ло Д. После метода: беспорядок и социальная наука / пер. с англ. С. Гавриленко, А. Писарева, П. Хановой; науч. ред. перевода С. Гавриленко. – М. : Изд-во Института Гайдара, 2015.Lo D. Posle metoda: besporyadok i sotsialnaya nauka [After Method: Disorder and Social Science], translated from English by S. Gavrilenko, A. Pisarev, P. Hanova; scientific translation editor by S. Gavrilenko. Moscow, Publishing House of the Gaidar Institute, 2015. (In Russ.).Хелпман Э. Загадка экономического роста / пер. с англ. А. Калинина; под ред. М. Ханаевой, Е. Синельниковой. – М. : Изд-во Института Гайдара, 2011.Helpman E. Zagadka ekonomicheskogo rosta [Mystery of Economic Growth], translated from English by A. Kalinin; edited by M. Hanaeva, E. Sinelnikova. Moscow, Publishing House of the Gaidar Institute, 2011. (In Russ.).Angrist J. et al. Economic Research Evolves: Fields and Styles // American Economic Review. – 2017. – Vol. 107. – N 5. – P. 293–297.Angrist J. et al. Economic Research Evolves: Fields and Styles. American Economic Review, 2017, Vol. 107, No. 5, pp. 293–297.Favereau J. On the Analogy between Field Experiments in Economics and Clinical Trials in Medicine // Journal of Economic Methodology. – 2016. – Vol. 23. – N 2. – P. 203–222.Favereau J. On the Analogy between Field Experiments in Economics and Clinical Trials in Medicine. Journal of Economic Methodology, 2016, Vol. 23, No. 2, pp. 203–222.Friedman M. Essays in Positive Economics. – University of Chicago Press, 1953.Friedman M. Essays in Positive Economics. University of Chicago Press, 1953.Kuorikoski J., Lehtinen A., Marchionni C. Economic Modelling as Robustness Analysis // The British Journal for the Philosophy of Science. – 2010. – N 61. – P. 541–567.Kuorikoski J., Lehtinen A., Marchionni C. Economic Modelling as Robustness Analysis. The British Journal for the Philosophy of Science, 2010, No. 61, pp. 541–567.Mullins B. Economic Methodology Meets Interpretable Machine Learning – Introduction. – URL: https://bcmullins.github.io/economic_methodology_interpretable_ml_intro/ (дата обращения: 27.02.2024).Mullins B. Economic Methodology Meets Interpretable Machine Learning – Introduction. Available at: https://bcmullins.github.io/economic_methodology_interpretable_ml_intro/ (accessed 27.02.2024).Newman J. Mapping the Discourse on Evidence-Based Policy, Artificial Intelligence, and the Ethical Practice of Policy Analysis // Journal of European Public Policy. – 2023. – Vol. 30. – Issue 9. – P. 1839–1859.Newman J. Mapping the Discourse on Evidence-Based Policy, Artificial Intelligence, and the Ethical Practice of Policy Analysis. Journal of European Public Policy, 2023, Vol. 30, Issue 9, pp. 1839–1859.Reiss J. Idealization and the Aims of Economics: Three Cheers for Instrumentalism // Economics & Philosophy. – 2012. – Vol. 28. – N 3. – P. 363–383. – URL: https://doi.org/10.1017/S0266267112000284Reiss J. Idealization and the Aims of Economics: Three Cheers for Instrumentalism. Economics & Philosophy, 2012, Vol. 28, No. 3, pp. 363–383. Available at: https://doi.org/10.1017/S0266267112000284The Philosophy of Economics: An Anthology. – 2nd edition / edited by D. M. Hausman. – Cambridge : Cambridge University Press, 2002. – P. 17–21.The Philosophy of Economics: An Anthology. 2nd edition, edited by D. M. Hausman. Cambridge, Cambridge University Press, 2002, pp. 17–21.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.