Salesforce Research ha avviato un nuovo progetto di studio denominato AI Economist che intende analizzare modi per migliorare lo sviluppo economico utilizzando l’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di ottimizzare la produttività e l’uguaglianza sociale.
Si tratta di un nuovo framework di intelligenza artificiale progettato per simulare milioni di anni di economia, in parallelo, per aiutare economisti, governi e altre parti coinvolte nell’ideare politiche fiscali che ottimizzino i risultati sociali nel mondo reale.
Il team di ricercatori è guidato da Richard Socher, Chief Scientist and Head of Salesforce Research, e ne fanno parte anche Stephan Zheng, Nikhil Naik, Alex Trott e Sunil Srinivasa: AI Economist, evidenzia Salesforce, ha creato un modello che è del 16% più efficace dei principali framework fiscali.
A spiegare come funziona AI Economist è Stephan Zheng, Lead Research Scientist. Tasse e sussidi sono strumenti importanti che i governi usano per ridurre le disuguaglianze e ridistribuire la ricchezza, tuttavia, non abbiamo ancora capito come implementare politiche fiscali ottimali per una vasta gamma di obiettivi sociali, come il bilanciamento tra uguaglianza e produttività. La teoria economica non può modellare appieno le complessità del mondo reale e un’attenta sperimentazione nel mondo reale con le tasse è quasi impossibile.
Tramite AI Economist, spiega Zheng, il team di Salesforce Research introduce per la prima volta nella ricerca fiscale l’apprendimento per rinforzo (RL, reinforcement learning) per fornire una soluzione di simulazione basata sui dati, per la definizione di imposte ottimali per un determinato obiettivo socioeconomico.
AI Economist utilizza una serie di agenti di intelligenza artificiale progettati per simulare il modo in cui le persone reali potrebbero reagire a imposte diverse. Nella simulazione, ogni agente di intelligenza artificiale guadagna denaro raccogliendo e scambiando risorse e costruendo case. Gli agenti imparano a massimizzare il loro “vantaggio” (o felicità) regolando i comportamenti di movimenti, commerci e costruzione. Ad esempio, un modo per farlo è massimizzare il reddito minimizzando gli sforzi, ottenendo il salario orario più alto possibile.
Allo stesso tempo, AI Economist impara a ottimizzare tasse e sussidi per promuovere obiettivi globali.
Per lo sviluppo del modello, che Salesforce Research descrive come molto potente, il team si è avvalso della collaborazione dell’economista David Parkes, ricercatori ad Harvard.
L’obiettivo del progetto è che il modello offra agli economisti e ai responsabili politici strumenti aggiuntivi su cui basare le loro decisioni. Simulando milioni di anni di sviluppo economico e scoprendo una varietà di framework fiscali, AI Economist potrebbe arrivare a prevedere in che modo le persone risponderebbero effettivamente a una tassa, come ad esempio se li incentiverebbe a lavorare di più o di meno.
