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sargent1_Wenjie Dong Getty Images_AIdatahuman Wenjie Dong/Getty Images

La frontiera dell’Intelligenza Artificale sulla teoria economica

NEW YORK – Fino a poco tempo fa, due grandi ostacoli ponevano dei limiti a ciò che gli economisti ricercatori potevano apprendere sul mondo grazie ai potenti metodi matematici e statistici, sviluppati sin dall’inizio del diciannovesimo secolo, per riconoscere e interpretare gli schemi con dati distorti: dati limitati e costosi e computer lenti e cari. Pertanto, è ovvio che, con la notevole riduzione di questi ostacoli grazie allo sviluppo informatico, gli economisti si sono affrettati a utilizzare i big data e l’intelligenza artificiale per poter individuare dei modelli in ogni tipo di attività e di esito.

I dati riassuntivi e il riconoscimento di uno schema sono aspetti importanti anche nella fisica. Una volta il fisico Richard Feynman ha paragonato il mondo naturale ad un gioco svolto dagli dei: “non si conoscono le regole del gioco, ma si può guardare il tabellone di tanto in tanto, in un angolo. E da queste osservazioni si prova a capire quali sono le regole.”

La metafora di Feyman è una descrizione letterale di quello che fanno molti economisti. Come gli astrofisici, anche noi economisti tendiamo ad acquisire dati non sperimentali prodotti da processi che vogliamo comprendere. Il matematico John von Neumann definì il gioco come (1) un elenco di giocatori, (2) una elenco delle azioni di tutti i giocatori, (3) un elenco di come il vantaggio guadagnato da ogni giocatore dipende dalle azioni di tutti i giocatori, (4) un protocollo sincronizzato che indica chi sceglie cosa e quando. Quest’elegante definizione comprende anche ciò che definiamo “costituzione” e “sistema economico”, ovvero una comprensione a livello sociale di chi sceglie cosa e quando.

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