La política fiscal es sin duda una bestia compleja, y dependiendo de sus inclinaciones políticas, probablemente tenga algunos sentimientos fuertes sobre cómo debería implementarse. Los investigadores de IA de Salesforce están tratando de construir un modelo para incorporar la inteligencia artificial en lo que, sin duda, siempre será un proceso altamente político.
Richard Socher, que dirige la investigación de IA en Salesforce, dice que la empresa está investigando todo tipo de soluciones relacionadas con la IA y los negocios, y cómo podría mejorar la familia de productos de Salesforce; sin embargo, también analiza cómo su equipo podría usar la IA para resolver un conjunto de problemas sociales más amplios más allá de lo que puede hacer por la línea de productos.
Socher dice que cuando observa los problemas más importantes de nuestro tiempo, uno de los más grandes es la desigualdad económica y cómo podríamos usar la política para resolver eso. Con ese fin, la compañía creó un modelo al que llama economista de IA que podría observar varias variables económicas, un amplio conjunto de modelos económicos y, utilizando el poder de la IA, comienza a demostrar cómo varias políticas afectan la desigualdad económica versus la productividad.
“Estamos utilizando el aprendizaje por refuerzo para tratar de identificar cuál es la tributación óptima”, dijo Socher. Eso implica construir un modelo, uno que es bastante simple al principio con algunos insumos económicos básicos como comprar y vender recursos y construir casas para ver cómo los diferentes escenarios afectan la desigualdad.
en un Preguntas y respuestas en el sitio web de la empresaStephan Zheng, miembro del equipo de investigación, explicó cómo podría funcionar esto:
The AI Economist utiliza una colección de agentes de IA diseñados para simular cómo la gente real podría reaccionar ante diferentes impuestos. En la simulación, cada agente de IA gana dinero recolectando e intercambiando recursos y construyendo casas. Los agentes aprenden a maximizar su utilidad (o felicidad) ajustando su comportamiento de movimiento, comercio y construcción. Una forma de hacer esto es maximizar los ingresos y minimizar el esfuerzo, por ejemplo, ganando el salario por hora más alto posible.
El modelado está diseñado para aprovechar la fuerza de la IA, analizando un gran cuerpo de investigación económica e introduciendo todos esos datos en el economista de IA para ayudar a construir modelos óptimos. Este nivel de datos sería imposible de entender incluso para los economistas más talentosos, pero esto es en lo que la IA es realmente buena, analizando un corpus de datos complejos y utilizando toda esa información para ayudar a los humanos a tomar mejores decisiones.
En última instancia, la empresa espera que el modelo pueda ayudar a los economistas y los responsables políticos a establecer un sistema fiscal más equitativo, independientemente de cómo lo defina un gobierno individual.
“El objetivo que elegimos aquí fue productividad x igualdad, y esperamos que eso ayude a mover el capitalismo de accionistas puro a un capitalismo de partes interesadas más equitativo, y esperamos encontrar un punto más óptimo en el espectro de calidad versus productividad”, Socher explicado.
Si bien Socher admite que se trata de un intento temprano, y esperan incorporar elementos más complejos con el tiempo, lo compara con la investigación genómica temprana. No produjo resultados concretos de inmediato, pero con el tiempo hemos visto cómo se desarrollan herramientas como CRISPR, y él espera que este enfoque pueda tener un impacto similar en la política fiscal a medida que se basan en su investigación inicial.
“Creemos que encontramos un punto, al menos en nuestros primeros entornos simulados, que es aún más óptimo que las líneas de base más utilizadas para la tributación”, dijo.
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