阿西莫格鲁：人工智能支持的计划经济行得通吗？|哈耶克_新浪财经

作者：达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）

来源：Economics Rule

几十年来，弗雷德里希·冯·哈耶克（Friedrich von Hayek）对中央计划（central planning）的著名批判一直是反对各种监管的理由。但即使哈耶克关于经济分权的可取性是正确的，人工智能（Artificial intelligence）的兴起可能已经从根本上改变了游戏的性质。

哈耶克以其1944年颇具影响力的论著——《通往奴役之路》（The Road to Serfdom）而闻名。但他最著名的经济学著作是《知识在社会中的使用》（The Use of Knowledge in Society），这是一篇相当短的文章，讲述了社会如何使用和获取关于经济基本面的分散信息，如偏好、优先和生产率。

这篇文章对中央计划进行了强有力的批判，认为没有一个集中的权力机构能够充分地收集和处理“所有独立的个人所拥有的不完整的、经常是矛盾的分散的知识”。如果不知道每一个人在数以百万计的产品中的偏好，更不用说他们关于在哪里最富有成效和创造性地使用他们的才能的想法，中央计划者注定会失败。

相比之下，市场经济（Market economies）可以高效和有效地处理和汇总这些信息。价格信号无缝地传达了关于市场参与者的优先事项和偏好的数据。哈耶克解释说，当锡变得越来越稀缺时，它的价格就会上涨，“锡的使用者需要知道的是，他们过去消费的一些锡现在在其他地方使用更有利可图，因此，他们必须节约锡。”

这也不仅仅是处理现有的数据。哈耶克认为，市场体系也更善于发现——甚至产生——新的、相关的信号:“经济计算所依据的‘数据’绝对不是给定的。”

尽管哈耶克因对中央计划提出基于知识(或“计算”Computational)的批评而闻名，但他的观点最好理解为呼吁更广泛的去中心化（Decentralization）。他指出，“如果我们能同意社会的经济问题主要是一个快速适应变化的问题……最终的决定必须留给熟悉这些情况的人。”最终，哈耶克总结道，“我们必须通过某种形式的分权来解决”——也就是说，通过市场经济和价格体系。

几十年来，哈耶克的论点为拒绝各种监管提供了依据。如果对经济活动(如管理新产品发布的措施)或价格(如上限或控制)的任何监管干预了价格体系的运作，它们将阻碍适应不断变化的世界的分散化进程。

但现在，人工智能——特别是编码、处理和部署(通过数千亿参数)大量预先存在的信息的生成性人工智能模型（Generative AI models）——给哈耶克的观点带来了两大挑战。

首先，鉴于人工智能吸收、组织和解释大规模数据的能力，人们可能会想，它是否能让中央计划比今天的市场系统更有效。这就是“AI社会主义”(或“fully automated luxury communism”)背后的希望：人工智能将为中央规划者提供决定最优和(据称)良性经济分配的手段。

尽管AI社会主义是一个有趣的思想实验，但它只是对哈耶克提出了肤浅的批评。即使人工智能可以完成市场经济已经完成的所有计算和数据收集工作(这是一个很大的假设)，权力集中在一个中央权力机构手中也将是一个令人担忧的主要原因。

20世纪30年代初导致500万乌克兰人死亡的饥荒并不是斯大林未能计算正确分配的结果。相反，他掌握了足够的信息，并利用这些信息从该地区榨取尽可能多的谷物(这是出于更大的政治动机，也可能是为了毁灭乌克兰)。

此外，哈耶克对中央计划的批评超越了对现有数据的分析。正如我们所看到的，它主要集中于适应变化，因此强调信息的创造和使用。

“我所关心的那种知识，”哈耶克写道，“是本质上不能进入统计学的那种知识。”这意味着即使是全能的大型语言模型(LLM)也无法处理分散信息的本质属性。

但AI也对哈耶克的观点提出了第二个更深层次的挑战。在像ChatGPT-4这样的生成性人工智能时代，我们还应该假设市场将促进信息的分散使用吗？这项技术的发展是由Alphabet(谷歌)和微软领导的，这两家大公司都非常专注于集中信息的业务。即使其他公司可以与这种双头垄断竞争，大型语言模型，就其本质而言，可能需要高度的集中化。很容易想象一个场景，很大一部分人类从相同的模型中获取信息。

当然，谷歌或者微软对信息的控制和斯大林是不一样的。但是，正如西蒙·约翰逊(Simon Johnson)和我在新书《Power and Progress：we 's Chicago combat on Technology and Prosperity》中所指出的那样，即使是看似良性的集权形式也会带来无数的经济和政治成本，这取决于谁是最终的掌控者。在美国，这些成本包括科技部门垄断的加剧，因为对数据的控制造成了进入壁垒，以及基于持续在线参与和个性化数字广告的商业模式的发展，这滋生了情绪愤怒、极端主义和信息茧房，对民主参与产生了破坏性影响。

因此，权力下放仍然是可取的。但为了在人工智能时代培育它，我们可能需要颠覆哈耶克的观点——通过接受监管，而不是仅仅关注其潜在成本。