Призрачен икономически агент ли е изкуственият интелект?

Иванина Манчева

doi:10.37075/RP.2025.2.07

Автори

Иванина Манчева, докторант катедра "Обществени науки", Факултет по транспортно строителство, Университет по архитектура, строителство и геодезия Автор https://orcid.org/0000-0001-9208-0586

DOI :

https://doi.org/10.37075/RP.2025.2.07

Ключови думи :

Икономически агент, Вземане на решения, Функция на възнаграждение, Морален риск, Информационна асиметрия, Принципал-агент, Изкуствен интелект

O32, O33, D01, K10

Абстракт

Навлизането на изкуствения интелект (ИИ) в икономическия и обществения живот довежда до значими преобразувания. Те поставят на дневен ред въпроса за ролята на ИИ в икономическите модели и по-специално дали той следва да се третира като икономически агент, който взема самостоятелни решения. Този въпрос, както и свързаният с него проблем за правния статут на ИИ, не е намерил своя отговор. Те засягат много от дискутираните през последните години теми: възможността за облагане на роботите, отговорността на автономните автомобили или авторските права на произведения, създадени от ИИ. Изследването се застъпва за диференциран подход при определянето на ИИ като самостоятелен икономически агент. При положителен отговор ключовият въпрос би бил каква е целевата функция, която ИИ максимизира и какви са ограниченията и рисковете, пред които той се изправя. Въпреки че ИИ тепърва ще развива способностите си и нямаме достатъчно наблюдения върху поведението на най-напредналите системи, приемаме, че колкото повече нараства независимостта му от човека, толкова повече той ще се превръща в икономически агент.

Литература (библиография)

Acemoglu, Daron & Restrepo, Pascual (2017). Low-Skill and High-Skill Automation. NBER Working Paper Series. DOI: https://doi.org/10.3386/w24119

Agrawal, Ajay, Gans, Joshua, & Goldfarb, Avi (2018). Prediction, Judgment and Complexity: A Theory of Decision Making and Artificial Intelligence. NBER Working Paper Series. DOI: https://doi.org/10.3386/w24243

Alonso, N. (2023). An Introduction to the Problems of AI Consciousness. The Gradient. URL: https://thegradient.pub/an-introduction-to-the-problems-of-ai-consciousness/ (accessed 2024-08-02)

Arrow, K. (1962). Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention. NBER Working Paper Series. URL: https://www.nber.org/books-and-chapters/rate-and-direction-inventive-activity-economic-and-social-factors/economic-welfare-and-allocation-resources-invention (accessed 2024-10-18) DOI: https://doi.org/10.1515/9781400879762-024

Athey, Susan C., Bryan, Kevin A., & Gans, Joshua S. (2020). The Allocation of Decision Authority to Human and Artificial Intelligence. AEA Papers and Proceedings, 110, 80-84. DOI: https://doi.org/10.1257/pandp.20201034

Brożek, Bartosz, Furman, Michał, Jakubiec, Marek, & Kucharzyk, Bartłomiej (2023). The black box problem revisited. Real and imaginary challenges for automated legal decision making. Artificial Intelligence and Law, 32, 427-440. DOI: https://doi.org/10.1007/s10506-023-09356-9

Buttazzo, G. (2001). Artificial consciousness: Utopia or real possibility?. Computer, 34(7). DOI: https://doi.org/10.1109/2.933500

Chalmers, D. (1995). Facing up to the problem of consciousness. Journal of Consciousness Studies, 2(3), 200- 19.

Council of Europe, Committee of experts on Internet MSI-NET. (2017). Study on the human rights dimensions of automated data processing techniques (in particular algorithms) and possible regulatory implications. Council of Europe.

Doomen, Jasper (2023). The artificial intelligence entity as a legal person. Information & Communications Technology Law, 32(3), 277-287. DOI: https://doi.org/10.1080/13600834.2023.2196827

Ferrara, Emilio (2023). Fairness and Bias in Artificial Intelligence: A Brief Survey of Sources, Impacts, and Mitigation Strategies. Sci, 6(1), 3. DOI: https://doi.org/10.3390/sci6010003

Gervais, D. (2019). The Machine As Author. Iowa Law Review, 105, 2053-2106. URL: https://ssrn.com/abstract=3359524 (accessed 2024-10-18)

Goertzel, Ben (2007). Artificial General Intelligence. Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-68677-4

Russell, Stuart Jonathan, Norvig, Peter, & Davis, Ernest (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Upper Saddle River: Prentice Hall. ISBN: 978-0-13-604259-4

Searle, J. R. (1984). Minds, brains and science. Harvard University Press. DOI: https://doi.org/10.2307/2185338

Trajtenberg, Manuel (2018). Artificial Intelligence as the Next GPT: A Political-Economy Perspective. The Economics of Artificial Intelligence An Agenda (Ed. Agrawal, A. and Gans, J. and Goldfarb, A.). DOI: https://doi.org/10.3386/w24245 DOI: https://doi.org/10.7208/chicago/9780226613475.003.0006

Wagner, Dirk Nicolas (2020). Economic patterns in a world with artificial intelligence. Evolutionary and Institutional Economics Review, 17(1). DOI: https://doi.org/10.1007/s40844-019-00157-x