如果我们的社会不是基于市场而是基于证据呢?

在英国退欧竞选活动成功后,当时的投票离职竞选总监多米尼克卡明斯发表了一系列博客文章,描述了该活动的运作方式以及他对成功的公务员制度的计划。 是否很快就可以绘制出未来社会的蓝图? 维多利亚·/ Shutterstock.com Spyros Samothrakis, 埃塞克斯大学

在英国退欧竞选活动成功后,当时的投票离职竞选总监多米尼克卡明斯发表了一系列博客文章,描述了该活动的运作方式以及他对成功的公务员制度的计划。 这些帖子中的最后一篇是在6月26 2019上发布的,就在他成为现任总理鲍里斯·约翰逊的特别顾问之前。 这个想法 这篇文章 复活是公共政策中的一种承诺,自1970s以来已经死亡 - 使用硬科学(基于知识的)方法来指导政策选择。

在看起来像卡明的公共政策版本中,一群受过纯思想训练的精英管理者 - 数学家和哲学家 - 将根据证据来管理社会。 收集的数据点将用于创建机器模拟(通常称为模型)。 然后政策制定者能够用假设的政策(“如果药物合法?”)测试模拟,并根据结果调整公共政策。

诺贝尔奖得主经济学家在苏联提出了一个完整的控制论经济政策版本,但没有实践过 列昂尼德坎托罗维奇 和数学家和计算机科学家 Victor Glushkov。 他们 假设的 更进一步的可能性 - 让机器确定采取什么行动来达到最佳结果。 也就是说,决策者需要决定他们想要实现的目标(“最大化黄油的生产”),并且机器会提出如何分配资源来实现这一目标的政策。

在苏联之外,这种想法实际上已经制定了 Project Cyber​​syn管理顾问斯塔福德·比尔(Stafford Beer)在当时的总统萨尔瓦多·阿连德(Salvador Allende)的帮助下管理经济的智利政府在1970s中共同努力(该项目在奥古斯托·皮诺切特将军的政变后被拆除)。

虽然Cyber​​syn从未完全投入运作,但它却被匆忙使用,以帮助打破由右翼联盟煽动的最大规模的反政府罢工之一。 啤酒的愿景远比苏联同行更分散和民主,但它仍然属于同一思路。

正如您现在所知,控制论愿景往往安全地位于政治光谱的左侧。

市场

坐在控制论愿景的另一面,人们会发现现代自由主义经济学的父亲路德维希·冯·米塞斯和弗里德里希·冯·哈耶克。 更广泛地说,他们的论点认为控制论的梦想是不可能的 从计算的角度来看,或者是由于无法有效地模拟世界,或者没有适当的信号来评估解决方案的质量。

他们认为现实世界中存在的另一种机制(在他们的情况下,市场)需要通过提供信号来进行繁重的工作 - 在商品和服务的情况下,信号就是价格。 对他们来说,一个好的政策不是规定需要采取什么步骤来解决问题的政策,而是更多地关注通过正确的激励和惩罚来设置各种各样的“游戏”。 这基本上只留下了一个真正的公共政策的空间,可以概括为“私有化,创造竞争的舞台,让市场排除问题”。

将所有真正的政策决定留给市场一直是一个非常传统的(至少是1980后)右翼的想法。 这提出了一个问题,即为什么有人建议当前的英国政府甚至讨论非纯粹由市场驱动的概念。 在他的最新帖子中,卡明斯感叹英国政府无法进行严肃的建模。 这似乎是一个极好的矛盾 - 市场不应该能够解决所有问题吗?

值得一提的是,规划方法的概念在个体思想家中存在很大差异 - 甚至有人提倡 社会主义市场 在左边。 虽然存在明显的左右分歧,但就实际政党政治而言,似乎某些规划的想法已经被历史权利部分接受(有些勉强) 一段时间.

如果我们的社会不是基于市场而是基于证据呢? 市场信号。 Tony Stock / Shutterstock.com

人工智能和公共政策

因此,AI和(并发)计算能力和数据可用性的大幅增加是否能够绕过自由主义论点? 我会说是,但只是部分。 人们可以很容易地设想一种解决方案,其中使用最新的AI方法直接影响策略。 人们可以每天计划和重新规划数以百万计的产品和服务,找到最佳的一系列行动来帮助解决社会弊病,并推动整体更加光明的未来,这是非常合理的。

然而,这不是微不足道的 - 交付 因果模型 推动模拟是非常困难的,需要大量的专业知识,而且只能在有限的容量内完成。 最重要的是,目前的AI方法缺乏“常识”的概念。 使用特定任务创建的模型可能能够针对所述任务进行优化,但很容易生成 不必要的副作用。 例如,旨在优化生产的AI优化​​工厂将在不关心环境的情况下实现。

但AI的所有问题的母亲是由于许多原因超出了本文的范围,许多更现代的概率规划算法在没有过多的人为调整的情况下不稳定。 实际上,这意味着在外部直接的传统规划(如线性规划)中,从现代AI中获取价值需要大量的人力资源。 目前,这主要位于私人AI研究实验室和一些大学部门。 任何创建控制论状态的认真尝试都需要将重要的人力资源转移到项目中,并需要进一步的算法突破。

不幸的是,目前公共政策中的人工智能部署并未遵循上述想法。 似乎AI主要用于简单的预测任务(“人X将来会犯下Y罪吗?”)。 出于这个原因,公共机构是 寻找 这项技术 越来越无用了。 但是技术创新在找到自己的节奏之前几乎总是经历一系列失败,所以希望AI最终能够得到正确的实施。

回到脱欧

英国退欧与此有何关系? 我的理解是英国退欧(根据卡明斯的说法)需要足以破坏公务员队伍,以便重建公务员队伍。 然后可以部署严肃的AI公共政策解决方案(这是科学规划的另一个名称)。 因此,英国政府将部署可以模拟未来的项目,机器或公务员正在探索黄金路径的模型。

在我看来,真正令人惊讶的是,这些建议并非来自广泛的政治左派(当然, 非常有趣 接下来的话题 科学的 规划行程) - 但是从右边开始。 这可能意味着使用人工智能加速自由市场议程,提出诸如“为了让每个人都参与增加国家养老金年龄到95,将每个公共服务私有化并让人们接受的最佳宣传”禁止移民?“

所有这些人工智能谈话都可能是一个红色的鲱鱼 - 更传统的右翼英国脱欧党政策只是一个强化 放松管制议程虽然信号是这样的 。 或者,可能是一个国家的保守派和全面的自由市场营销者之间存在分歧。

很难想象欧盟允许直接计划(这违背了内部市场的大多数原则),但同样很难设想英国脱欧后英国也这样做。 大多数机构将市场视为唯一合法的组织形式。

但是,共识中的一些裂缝似乎正在出现。 也许我们最终可能会积极地计划将AI用于“良好社会”。谈话

关于作者

Spyros Samothrakis,分析和数据科学讲师, 埃塞克斯大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.

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