Salesforce Research hat „AI Economist“ vorgestellt, eine neue Forschungsrichtung, die untersucht, wie sich ökonomische Steuerung mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) verbessern lässt, um Produktivität und soziale Gerechtigkeit zu erhöhen. Das neue KI-Framework wurde entwickelt, um die Auswirkungen von Entscheidungen in Wirtschaftssystemen über lange Zeiträume hinweg – parallel – zu simulieren und so Ökonomen, Politikern und anderen dabei zu helfen, eine Steuerpolitik zu entwerfen, die soziale Folgen optimiert.

Sie fragen sich vielleicht, warum ein CRM-Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) und Reinforcement Learning (RL, eine Methode des maschinellen Lernens) in der Wirtschaft anwendet? Wir haben uns mit Richard Socher (Chief Scientist und Leiter der Salesforce-Forschung) und seinem wissenschaftlichen Team, darunter Stephan Zheng (Senior Research Scientist), Nikhil Naik (Lead Research Scientist) und Alex Trott (Research Scientist) zusammengesetzt, um zu erfahren, was genau „AI Economist“ ist, welche Ziele das Team mit dieser Forschung verfolgt und wie die Simulation ein Modell geschaffen hat, das die Ausgewogenheit zwischen Produktivität und wirtschaftlicher Gleichheit um 16 Prozent effektiver macht als bisher führende Frameworks.

WAS MACHT DAS SALESFORCE-FORSCHUNGSTEAM? WARUM BESCHÄFTIGT ES SICH MIT ÖKONOMIE?

Richard: Das Salesforce-Forschungsteam befasst sich mit Problemen, die für unsere Kunden und weitere Interessensgruppen im Bereich der KI wichtig sind. So haben wir beispielsweise Deep Learning-APIs entwickelt, die es unseren Kunden ermöglichen, KI-gestützte Anwendungen mit Einstein Vision und Einstein Language sowie Spracherkennungstechnologie mit Einstein Voice zu erstellen. Auf dem Gebiet der KI betreiben wir Grundlagenforschung und angewandte Forschung, um KI-Innovationen voranzutreiben. Wir haben bereits Durchbrüche bei der Erzeugung natürlicher Sprache und erklärbarer KI erzielt und wir haben KI-Modelle für die Erzeugung von Proteinen entwickelt.

Bei Salesforce Research gehen wir gerne große Probleme an. Wenn man sich in der Welt umsieht, ist eines der drängendsten globalen Probleme unserer Zeit die wirtschaftliche Ungleichheit. Studien der UN haben gezeigt, dass sich große Einkommensunterschiede negativ auf das Wirtschaftswachstum und die wirtschaftlichen Möglichkeiten auswirken können. In der KI-Ökonomie wenden wir Algorithmen des RL an, um herauszufinden, wie neuartige steuerliche Rahmenbedingungen die Ungleichheit verringern und die wirtschaftliche Produktivität verbessern und letztendlich die Welt zu einem besseren Ort machen können. Wir glauben, dass dies für die KI-Forschungsgemeinschaft und letztlich für alle Wirtschaftsakteure eine sehr wirkungsvolle zukünftige Forschungsrichtung sein wird.

WIE ARBEITET „AI ECONOMIST“?

Stephan: Steuern und Subventionen sind wichtige Instrumente der Regierungen, um Ungleichheit zu verringern und Wohlstand umzuverteilen. Wir haben jedoch noch nicht vollständig herausgefunden, wie wir eine Steuerpolitik umsetzen können, die soziale Ergebnisse optimiert, zum Beispiel die Abwägung zwischen wirtschaftlicher Gerechtigkeit und Produktivität. Die Wirtschaftstheorie kann die Komplexität der realen Welt nicht vollständig modellieren, und reale Steuerexperimente sind nahezu unmöglich.

Mit „AI Economist“ bringen wir das Reinforcement Learning (RL) zum ersten Mal in die Steuerforschung ein, um eine simulations- und datengestützte Lösung zur Definition optimaler Steuern für ein bestimmtes sozioökonomisches Ziel zu ermitteln.

AI Economist verwendet eine Sammlung von KI-Agenten, mit denen simuliert werden kann, wie die Menschen auf verschiedene Steuern reagieren könnten. In der Simulation verdient jeder KI-Agent Geld, indem er Ressourcen sammelt, handelt und Häuser baut. Die Agenten lernen, ihren Nutzen oder ihr Glück zu maximieren, indem sie ihr Bewegungs-, Handels- und Bauverhalten anpassen. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen besteht darin, das Einkommen zu maximieren und gleichzeitig den Aufwand zu minimieren, z.B. einen möglichst hohen Stundenlohn zu erzielen.

Gleichzeitig lernt der KI-Planer oder -Ökonom, Steuern und Subventionen zu optimieren, um globale Ziele zu unterstützen.