大佬洪永淼谈ChatGPT与大模型对经济学研究的影响

原文信息：洪永淼,汪寿阳.ChatGPT与大模型将对经济学研究范式产生什么影响[J].计量经济学报,2024,4(01)1-25.

随着人工智能等数字技术的迅速发展和广泛应用,人类的生产方式、生活方式正趋向智能化,人们足不出户便可以从事各种生产活动和消费活动.这种变化不仅影响经济主体特别是生产者、投资者、消费者以及政府的行为方式,也改变了宏观经济的运行模式,包括生产力的提高和生产关系的重塑(洪永淼和史九领,2024).最近人工智能取得了一系列突破性进展,尤其是以ChatGPT为代表的大语言模型的发展范式与广泛应用,正在深刻影响经济学研究范式的变革.

从计量经济学与统计学的视角看,人工神经网络是一种非参数统计模型.可以证明,当样本容量增加时,如果参数维数随之增加,则人工神经网络模型具备无限逼近满足一定正则条件的任何未知函数的能力,这一性质被称为人工神经网络的“泛逼近性质”.计量经济学家哈尔伯特·怀特对人工神经网络模型做出了重要的原创性基础理论贡献.

ChatGPT具有几个显著特点:

首先是智能性.目前ChatGPT的智能相当于大学生的水平,能够顺利通过考试并取得A等级的成绩.虽然ChatGPT还存在许多缺陷,包括有时会产生所谓的“幻觉”,但目前全世界都在使用ChatGPT并为其提供免费训练,因此ChatGPT改进、迭代与完善的速度非常快.

其次,ChatGPT是一种生成式人工智能技术,其所生成的文字内容是大模型根据互联网大数据中单词词组同时出现的概率来预测生成,这本质上是一种推测归纳的方法.

第三,ChatGPT具有很广泛的通用性,使用的信息是互联网公开信息,可以执行各种任务,包括生成结构化知识、提供解决问题的方案以及进行逻辑推理等,帮助提升人类的决策能力与决策水平.ChatGPT的这些重要特征都是基于互联网海量大数据与大语言模型而实现的。    

大模型通过学习互联网上各种文本数据,能够给出比小模型更准确的推断预测结果,展现惊人的泛化能力,生成的内容质量更好、更智能.相比之下,小模型的专用性使其在回答某些特定领域的问题表现更佳,但对于通用性的应用,小模型常常无法给出令人满意的答案.从概率论与统计学视角看,所有模型都有偏差.所谓偏差,是指模型估计量或预测值的平均值与真实函数值之间的差异,如果这两者的差距越小,则模型偏差越小,随着模型复杂度的增加,估计未知函数的偏差会越来越小.因此,增加模型复杂度可以减小模型偏差。

4.1理性经济人和人工智能经济人

随着ChatGPT的智能程度越来越接近人类的智能水平,其通用性使人工智能能够替代人类很多工作.如果人工智能能够辅助甚至替代经济主体决策,将大幅提升经济主体的理性程度.

第一,人工智能特别是ChatGPT拥有庞大信息集,几乎是整个互联网数据,而且这些信息的获取是低成本甚至几乎无成本的.

第二,经济主体的很多决策均是在不确定市场环境下进行的,最优决策需要基于对未来经济走势的精准预测人工智能特别是机器学习的预测精准性比传统计量经济学模型要高很多

第三,人工智能在信息处理与逻辑推理方面比人脑具有明显的优势,但在与创造力密切相关的形象思维方面至少在目前还不能为人类提供太多的帮助.    

人工智能在很多方面可以辅助人的决策,例如,在高考领域,利用人工智能可以帮助更好选择高考志愿;在学术研究中,可以利用ChatGPT辅助总结文献、准备PPT、编写程序、撰写论文等;在量化交易中,利用算法预测市场走势,确定交易策略;在企业管理中,人工智能可以帮助企业优化经营计划与提升管理效率.在发挥政府作用方面,人工智能可以帮助政府优化各种规划、计划、政策和改善市场机制设计,弥补由外部性造成的市场失灵,实现稀缺资源的有效置配.

4.2孤立经济人与社会经济人

如今,随着互联网和人工智能等数字技术的快速发展,各种社会网络数据的可获得性大大增强,这使关于经济行为和社会关系之间互动关系的深入研究成为可能,而且使经济学研究不再局限于经济领域本身,而是可以进行跨学科研究,从而推动社会经济学这样的交叉学科的快速发展.

在金融学领域,一门交叉学科——社会金融学正在兴起.社会金融学融合了金融学、经济学、社会学以及环境科学等多学科的知识,将传统金融工具和社会、环境目标相结合,旨在通过金融投资等工具帮助解决一系列伦理、社会与环境问题,推动人类经济社会可持续发展,并产生积极的社会影响.目前,环境与社会治理(ESG)已成为国内外经济学、金融学等学科的一个热门研究领域.

4.3宏观经济学和微观经济学

统计部门的宏观经济数据发布通常存在时滞,因此不能及时获得宏观经济变化的数据,无法对当下的宏观经济形势做出及时、准确的判断.而实时预测能够在季度GDP数据公布前估测季度GDP总量或增长率,所利用的数据不局限于官方统计数据,还可包括高频金融数据、新闻媒体数据、搜索引擎数据等异源、异构、异频大数据,方法也不受制于传统的统计学与计量经济学模型.实时预测已被世界上许多机构特别是中央银行用于实时监测宏观经济指标的变化.    

4.4定性分析与定量分析

钱学森等(1990)早就提倡发展定性分析与定量分析相结合的综合集成分析法,以研究包括人类经济社会系统在内的复杂系统或复杂巨系统.大模型范式本质上是大数据与人工智能催生的一种新的系统分析方法,能够将定性分析与定量分析有机融合在一起,非常适合于研究复杂经济社会系统

4.5小模型范式和大模型范式

大量实证研究表明,在预测经济与金融市场变化趋势方面,机器学习在很大程度上改进了传统计量经济学模型,但其预测准确性尚未达到令人满意的程度.一个根本原因是人类经济社会系统是一个高度复杂系统,受到成千上万的相互关联的变量的影响,涉及政治、经济、社会、法律、政策、技术、历史、文化、心理、环境等各种因素.与

4.6计算机算法与计算经济学

随着大数据与大模型日益广泛的应用,对算法特别是有效算法的需求越来越大.在计量经济学,理论计量经济学家长期专注研究计量经济学模型与方法的数学性质,特别是概率性质与统计性质,如统计估计量与检验量的一致性、有效性、渐近分布等大样本理论,对计算机算法的研究相对较少,也不擅长算法的研究,这是计量经济学与经济学在大数据与大模型时代的一个明显短板.可以预计,以算法为核心的计算经济学与计算计量经济学将进入一个快速发展时期

首先,人工智能是模仿人类认知过程而发展起来的一种数字技术,它具有卓越的理性思维能力,可以模拟人类的认知思维过程,但却无法感知人类的直觉和情感,如幸福、快乐、疼痛与悲伤等.    

第二,经济学实证研究最主要的目的是因果推断.长期以来,人类的思维方式一直是通过逻辑推断,特别是因果推断,来认识世界和改造世界.

第三,人工智能特别是大模型正在推动经济学与社会科学研究范式的变革,特别是从模型驱动范式到数据驱动范式的转变,但仍需要与经济理论相结合,增强算法的经济可解释性

第四,人工智能和以ChatGPT为代表的大模型没有改变经济学乃至社会科学实证研究的本质特征,即从样本推断总体性质的归纳范式.

第五,人工智能以及ChatGPT等大模型所使用的数据是来源于互联网的开源数据.互联网开源数据中存在大量不真实和虚假的信息,也包含很多违背当今社会伦理与道德规范的内容,还可能出现样本选择偏差的情况.

第六,除了大数据可靠性问题引起的数据风险外,还存在由于模型或算法本身的泛化能力问题而产生的模型风险或算法风险.

我们正处于大经济、大科技、大数据、大模型的新时代.数字技术革命与新一轮工业革命对人类生产方式、生活方式与思维方式产生重大变革,也在深刻改变社会治理方式.数字经济特别是大科技平台等新经济形态的出现,与中国超大经济规模的优势相结合,催生了新的经济运行模式与运行规律.例如,很多数字技术包括各种算法,一旦开发出来并投入市场,其使用的边际成本便几乎为零.数字经济每时每刻产生海量经济社会大数据,其中互联网和移动互联网的兴起与广泛应用,涌现出海量的消费和流通大数据,而当下物联网和工业互联网的蓬勃发展,正在产生海量生产与供应端大数据,这些大数据既是数字经济关键的生产要素,也为经济学、管理学乃至社会科学的研究提供大量素材.挖掘、处理、分析海量大数据的主要工具是人工智能技术.以ChatGPT为代表的大模型是人工智能在自然语言处理技术领域的一大突破,对经济学与社会科学研究范式将产生深远的影响.    

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