Salesforce在4月份发布了AI Economist，这是一个为税收和其他经济政策建模的研究工具，它是开源的

今年4月，Salesforce详细介绍了人工智能经济学家(AI Economist)，这是一个了解人工智能如何改善经济设计的研究环境。该公司承诺最终使代码库在开源中可用，今天标志着初始版本的发布。

研究表明，收入不平等会对经济增长、机会和健康产生负面影响，税收政策也有类似的影响。例如，过度征税可能会阻碍人们工作，导致生产率下降。但在现实世界中试验政策是困难的，因为经济理论依赖于难以验证的假设(例如，人们对税收的敏感性)。

有了AI经济学家，Salesforce希望带头开发一种指导税收政策的工具。该公司呼吁人工智能研究人员、经济界和政策制定者贡献代码并在研究方面进行合作；自愿提供他们的专业知识并构建丰富的模拟；并指出该框架可以解决哪些社会问题。

Salesforce机器学习研究科学家斯蒂芬·郑在一篇博客文章中写道：“这个项目的登月目标是建立一个强化学习框架，该框架将推荐推动现实世界社会成果的经济政策，比如提高可持续性、生产率和平等性，”Salesforce机器学习研究科学家斯蒂芬·郑(Stephan Zeng)在一篇博客文章中写道。“为了实现这一目标，我们需要推动人工智能的发展，挑战传统的经济思维，创造能够落地并指导政策制定的人工智能。虽然所有这些任务都不容易，但它们加在一起就构成了真正的登月之旅。“。

AI Economist是一个两级的深度强化学习框架，它使用奖励系统来激励软件代理识别税收政策。代理模拟人们在一个叫做“聚集并构建”的二维网格世界中对税收可能做出的反应。这些代理人通过建造石头和木头的房子来收集资源并赚取硬币，他们与其他代理人进行交易，将资源换成硬币，或者在环境中四处走动，从瓷砖中收集资源。

虽然模拟中的每个代理都能赚钱，但人工智能规划者模块(“经济学家”)会学习制定税收和补贴，以促进某些全球目标。具体地说，规划者学习一个类似于美国联邦所得税的税表。它还纳入了一个社会福利函数，该函数考虑了收入平等和生产力之间的权衡，其中“平等”被定义为财富分配指数的补充(换句话说，代理人在征税和分配后拥有的累计硬币数量)。在做这一切的同时，代理人学会了“玩弄”功能和纳税时间表，以降低他们的有效税率，部分是通过利用诸如在高收入和低收入的税期之间交替等漏洞来降低他们的有效税率。

人工智能规划者和代理进行这场财政拉锯战，直到实现表面上的稳定。数百万年的经济价值是在一次运行过程中模拟出来的。Salesforce说，在实验中，AI经济学家得出了比自由市场基线、美国联邦单一申请者2018年税收时间表和一个名为赛兹税收公式的著名税收框架更公平的税收政策。

Salesforce告诫不要将人工智能经济学家的政策应用于实体经济。但该公司断言，作为一种在伦理上使用的理论工具，以及合理的科学判断，该框架可以为经济学家和政府提供前所未有的建模能力，以加强对提高可持续性、生产率和平等的研究-特别是在新冠肺炎的经济后果中。

“人工智能经济学家”背后的研究团队计划在周五下午2点主持Reddit现场问答。东部(上午11点)。太平洋)的R/未来学。