Искусственный интеллект и методология экономической науки

Аннотация

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.