新加坡中央银行金融管理局的一位高级政策制定者表示,人工智能技术尚不适合为其政策制定工作提供信息。
负责经济政策的副总裁兼首席经济学家表示:“在过去的一年里,各国央行不得不回答一些棘手的问题,即我们集体未能预见到大流行后通胀的持续存在,这反过来又使我们的模型的实用性受到质疑。”英国金融管理局经济学家爱德华·S·罗宾逊 (Edward S Robinson) 在周一的一份声明中表示 言语 在新加坡国立大学举办的 2024 年中央银行家高级研讨会上发表。
“因此,我们可能会问经济学家是否应该更多地关注数据分析和人工智能(AI)技术的最新进展,以改进我们的预测和模型,”他补充道。
爱德华兹对这个问题的回答是肯定的——也是否定的。
他的“是”来自这样一个事实:人工智能已经明显地帮助了政策制定者。
“人工智能/机器学习技术已被用来识别异常金融交易,帮助监管者筛选金融机构提交的大量文本数据以识别脆弱领域,并利用社交媒体帖子生成通胀预期的动态衡量指标,”他解释道。
Edwards 随后称赞 AI/ML 建模方法“能够让数据灵活地确定模型的功能形式”,因为这种能力“可能允许 AI/ML 模型以模仿专家的方式捕获经济动态中的非线性” (人类)判断。”
生成式人工智能更进一步:“经过大量数据训练的最先进的大型语言模型可以生成替代场景,指定和模拟基本经济模型,并在预测通货膨胀方面击败专家,”他热情地说。
但法学硕士有其局限性,因此爱德华兹也提出了“不”。
“此类模型的灵活性也是一个缺点:AI/ML 模型可能‘脆弱’,因为它们的输出通常对模型参数的选择或提供的提示高度敏感,”Edwards 观察到。与输出的不透明性相结合,“这个缺陷使得解析正在建模的流程的潜在驱动因素变得困难。”
他还指出,目前的法学硕士“在逻辑难题和数学运算上苦苦挣扎,这表明他们还没有能力为自己的预测提供可信的解释。”
因此,爱德华兹建议当前法学硕士在央行建模工具包中的最佳作用“是将它们用于补充核心结构模型的卫星模型”。
“除了独立使用人工智能技术进行预测任务之外,这还可以扩展到将人工智能方法与经济理论联系起来的‘半结构’方法。”他还认为深度学习的“有前途的应用”是“估计经济关系的工具,例如 菲利普斯曲线,支撑标准宏观经济模型。”
Edwards 观察到,MAS 当前的模型是通过“严格纳入最相关的新发展,同时保留其核心理论基础”而构建的。随着央行建立对人工智能的理解,他认为“我们可以开始以类似的方式将它们纳入我们的主力模型中。”
他建议,这样做可以提高政策制定者的效率——只要像 MAS 这样的组织进行干预,以确保技术的实现。
总的来说,他认为人工智能对于 MAS 来说是一个值得欢迎的发展。
“经济模型的未来是一条令人兴奋的道路,”他总结道。 “全球经济的持续变化给我们的模型提出了新的问题,而我们可以用来回答这些问题的技术也变得越来越丰富。” ®
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