AI比人类更好地分配财富 - 新研究说

根据新研究，人工智能（AI）可以提出比人设计的​​系统更受欢迎的财富分配方法。

由英国AI Company DeepMind的一组研究人员提出的研究结果表明，机器学习系统可能有助于实现更开放的社会目标，例如实现公平，繁荣的社会的目标。

研究人员在第一作者和深媒体研究科学家拉斐尔·科斯特（Raphael Koster）领导的一篇新论文中解释说：“价值一致性的一个关键障碍是人类社会承认多种观点，使其不清楚其偏好应保持一致。”

“例如，政治科学家和经济学家经常处于机制使我们的社会运作最公平或有效地发挥作用的loggerheads。”

当将自己的设备留给自己的设备时，AIS可以得出遥远的社会结论。人类反馈可以帮助将神经网络朝着更好的方向发展。

“在AI研究中，人们越来越认识到，要建立与人类兼容的系统，我们需要新的研究方法，其中人类和代理人互动，并越来越多地从人类那里学习价值来建立价值一致的AI，”研究人员写。

In experiments involving thousands of human participants in total, the team’s AI agent – called ‘Democratic AI’ – studied an investment exercise called the public goods game, in which players receive varying amounts of money, and can contribute their money to a public fund, and then draw a return from the fund corresponding to their level of investment.

财富是通过三个常规的再分配范式（严格的平等主义者，自由主义者和自由校平安人）重新分配给玩家的 - 每个人都以不同的方式奖励玩家的投资。

还测试了第四种方法，称为以人为中心的重新分布机制（HCRM），该方法使用深入的强化学习开发，使用人类参与者的反馈数据和旨在模仿人类行为的虚拟药物的反馈数据。

HCRM系统被证明是玩家中最受欢迎的系统。

研究人员解释说：“ AI发现了一种机制，该机制纠正了最初的财富失衡，批准了自由骑手并成功赢得了多数票。”

“我们表明，有可能利用价值一致性，以实现更广泛的人类社会中使用的共识来选举代表，决定公共政策或做出法律判断。”

但是，它可能会在社会中造成偏见。还有信任的问题。在实验中，玩家不知道他们要支付的财富重新分配模型背后的身份。他们会以同样的方式投票，知道自己会选择一个人的AI？

作者写道：“我们的结果并不意味着支持'AI政府'的形式，在这种情况下，自治的代理商在没有人类干预的情况下就做出了政策决定。”

“我们认为民主AI是设计潜在有益机制的研究方法，而不是在公共领域部署AI的秘诀。”

调查结果报告在自然人类行为。