人工智能时代经济学的走向探索

原创 冯伟 中国社会科学网 北京

人工智能（AI）时代来临，对生产生活影响巨大，创造了新的生产、消费场景，也深刻改变了经济学学术研究和学科发展，带来新研究方向，孵化了大数据统计、边缘计算和数字化转型等新兴学科。那么，AI对经济学的影响具体体现在哪些方面，我们又该如何应对呢？

AI时代经济学的“无用”之处

每一次技术革命和产业变革都会带来认知转变和思维突破，AI时代更是带来大量新技术、新产业、新业态和新模式，一些新现象或要素让经济学陷入“无用之地”。

最明显的是对数字经济基础要素——数据的严谨确权、科学定价和规范交易。与劳动、土地、资本和企业家才能等传统生产要素不同，数据有独特属性，其生成、流动、供给和需求不完全遵循供求规律。比如个人每天的行为，如走路步数、消费金额、浏览资讯、活动地点等都能转化为数据，但哪些数据有用、哪些无价值，不同需求主体答案不同。商家关注商品兴趣以推送广告，平台在意活动地点以推断身份特征或消费倾向。同一主体供给数据的多样性和不同主体需求数据的异质性，使数据定价呈现多维性。

此外，数据具有瞬时性、交叠性和易复制性等特征，按一般经济学原理很难为其科学定价。一方面，数据时刻大量产生，彼时数据与此时现象可能不同；另一方面，很多数据由集体行为交互产生，难以界定归属权和价值贡献者。而且数据复制成本几乎为零，难以按“MR = MC”原则追求利润最大化，经济学定价机制仿佛“失灵”。同时，AI时代处理的电子资源与经济学中的自然资源本质不同，电子资源可实时创造，以资源稀缺为前提的经济学分析范式面临“失效”，“资源是稀缺的”这一基础假定在数字世界似乎也“无用”了。

AI时代经济学的“大用”之处

面对AI时代的“束手无措”，经济学从另一个层面展现出“大用”。数字经济或智能时代的三大要素是“算力、算法和数据”，优化算力配置、发挥算法功效和挖掘数据价值都离不开经济学的底层逻辑和顶层思维。

首先，算力作为能耗大、散热广的资源，其优化配置尤其是空间布局对数字经济发展意义重大。我国2021年提出的“东数西算”工程遵循了经济学的最优化思维，东部人口集中、数据量大，西部地广人稀、能源丰富，该工程发挥了东西部资源禀赋的比较优势，实现了数据资源的空间最佳配置。

其次，算法的更新迭代和创新设计，除遵循计算机语言和软件代码原理外，还需经济学底层逻辑的指引。数字技术的目的是让数据和技术为人类服务，需遵循人类行为逻辑和本质特性。经济学的核心假设“理性人”或“经济人”诠释了人的本性，将其嵌入算法设计，能使算法编写更自洽，刻画人的行为特征，让大语言模型更以人为本，确保数字产品和服务更智能、懂人性。

最后，AI时代的关键要素——泛在化、成规模和高品质的数据，对发挥算法功效、节约算力消耗和体现智能逻辑有基础性作用。但现实数据杂乱易变，难以捕捉其特征和规律。数据由人产生，背后的生成逻辑应符合人的本性。经济学研究人性，假设人是理性的，会追求收益最大化。遵循这一原则，就能洞察数据背后的行为逻辑，关注自身利益和目标。

此外，利用经济学可以跳出AI时代的技术局限，站在更高维度审视现代产业和经济发展趋势，明确AI的突破路径和创新方向。经济学虽不能直接进行前沿科技创新，但能通过因果识别和机理解析等方法，明确变量间或事物内部的作用关系和交互机制，给出破解困境的优化路径和实践对策。比如分析人工智能对劳动就业的影响、厘清企业数字化转型问题，能为处理“人机关系”、推进企业成长提供参照。

AI时代经济学的去向

尽管经济学在AI时代面临诸多冲击和挑战，但也被赋予了更大使命。经济学应积极拥抱AI时代，利用数字技术使研究更精准、严谨和有趣。有学者指出经济个体是有限理性的，借助大数据技术可全维度、细颗粒地捕捉和刻画个人行为特征，通过因果推断和机器学习等方法，厘定行为背后的逻辑和思维特征，规避非理性决策，增强经济学的可信性和可解释力。

当前经济学在解释经济现象和行为方面表现突出，但在经济活动预测方面存在短板。利用数字技术，如将现实世界镜像到虚拟空间，通过事件仿真、参数调设和算法优化等方式，可模拟现实经济运行特征和轨迹，预判“黑天鹅”“灰犀牛”等事件并预警，提升经济学的预测功能，发挥“经邦济世”的功效。

总之，AI时代赋予了经济学新的生命与使命。我们应保持好奇心，深耕经济学，用数字技术赋能经济学研习，提升其魅力和洞察力。

作者系东南大学经济管理学院教授

原标题：《人工智能时代经济学应去往何方》

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