"AI‑Госплан или Почему алгоритм не убьёт рынок Представьте, что AI назначает цены на все товары - как когда-то Госплан. Что получится? Дефицит там, где алгоритм не предвидел спрос, и горы ненужного, где переоценил? Или мы настолько качнули Алгоритм, что сможем идеально спланировать? Сейчас много разговоров и дебатов на эту тему, и я на днях прочитал статью про то, почему AI не сможет заменить свободный рынок. Мне нравятся такие работы, потому что они имхо на стыке теории сложности и экономики (привет Хайек, пока Стаффорд Бир), поэтому решил поделиться своими мыслями по теме. Основная мысль статьи: алгоритм не сможет заменить свободный рынок, потому что цены это не статичные данные, а живой ""разговор"" миллионов участников. Мои мысли: 1) Цена как сигналы, а не датасет - цены рождаются в режиме реального времени в ходе взаимодействия и конкуренции множества игроков. Более того, эти игроки реагируют на поведение друг друга и системы в целом. Именно поэтому цены нельзя, как например код, легко верифицировать, а значит, натренировать AI на поиск оптимальных цен. Вспоминается тут еще свежий пример взлета цен на Gamestop, по мотивам которого снят классный фильм Dumb Money: там явно был не результат данных, а соцдинамики какого-то сабреддита. 2) Призрак Стаффорда Бира - чилийские эксперименты - проект Cybersyn по управлению 500+ компаний при помощи телекстов и суперкомпьютера — показали, как задержка и намеренное искажение информации ломают безупречный план суперкомпьютера. Безусловно, компьютеры ОЧЕНЬ сильно прокачались с тех пор, но вот экономические агенты - не особо: мы, по-прежнему, любим скрывать и искажать ради собственной выгоды 3) Tacit knowledge и мотивы его скрывать - я ранее писал про Хайека и его концепцию tacit knowledge: я считаю, что, пока ко всем людям не подключили читающее мысли устройство, будет оставаться то скрытое знание, которое дает возможность ""оценивать"" цены, устанавливающиеся на ту или иную товар/услугу, а именно это и движет людьми и рождает ценообразование и арбитражные возможности 4) Explore vs Exploit: тем не менее, только 5-10% ценности, что создается в мире, можно атрибутировать к поистине новому (explore), остальное - это оптимизация (exploit). С упрощением оптимизации благодаря AI, будет расти ценность нового (explore), и вот тут AI надо еще показать, что он может создавать действительно новое, выходя за пределы структур и ограничений, процессы которых он оптимизирует. Итого: 1) AI системы надо встраивать в рынок, а не над ним 2) Чем легче и больше автоматизации exploit, тем более ценен будет explore. НО это не значит, что ею не надо заниматься :) P.S. Прикол еще и в том, что сам AI стал следствием большинства рыночных сил, что описаны выше :)"