数词经济学与人劳动能 （ 演讲 PPT ） 汉

Avi Goldfarb多伦多大学和NBER 凯瑟琳·塔克MIT和NBER 2023年9月 关键主题 •了解市场结构和市场行为的变化•对著作权设计的再思考•重新设计创新和创造力的激励措施•公地经济学•隐私经济学•用开放的政策问题衡量数字化•缺乏与利益相关者无关的分析 现在也： https: / / www. nber. org / conferences / digitization - tutorial - spring - 2021https: / / www. nber. org / conferences / digitization - tutorial - spring - 2022https: / / www. nber. org / conferences / digitization - tutorial - spring - 2023 另外，自2017年以来，NBER经济人工智能倡议 会议卷: 芝加哥大学出版社 这种结构具有只是改变了! 人工智能和数字经济越来越多涵盖相同的主题 •平台•隐私•歧视和偏见•就业和不平等•版权和知识产权•Surveillance•等。 Definitions •数字技术是信息的位表示。 •这降低了存储、计算和传输的成本的数据。 •数字经济学检查数字技术是否以及如何改变市场。 组织文献 五个明显的变化 文献强调了五个明显的变化： 1.信息搜索成本低。2.生产信息的边际成本为零。3.信息运输成本低。4.跟踪行为的低成本。5.信息验证成本低。 1.搜索成本低 如果互联网降低了搜索成本... •互联网技术应该降低价格••人寿保险：布朗和古尔斯比(2002)书籍和CD：Brynjolfsson和Smith（2000） •互联网技术应降低价格分散 •可能有：Brynjolfsson和Smith（2000）•它仍然是实质性的：Baye，Morgan和Scholten（2004） •互联网技术应减少失业和空缺•混合证据：Autor（2001），Kuhn和Skuterud（2004），Stevenson（2008），Kuhn和Mansoor（2014） •提供的产品类型应该改变 ••理论：巴·艾萨克、卡鲁阿纳和库纳特(2012)长尾：Brynjolfsson，Hu和Simester（2009），Fleder和Hosanagar（2009） •搜索算法应该很重要 •••简单的质量搜索降低了价格敏感性：Lynch和Ariely (2000)操纵搜索过程以提高利润率：埃里森和埃里森(2009)，侯赛因和摩根(2006)。搜索算法影响匹配：Hitsch、Hortacsu和Ariely (2010) 2.生产的Ze ro MC 零MC的经济学 •旧的想法又变得有趣了！ •媒体收入下降（Waldfogel，Smith / Telang，Zentner）。•在静态模型中，盗版有利于福利（Waldfogel）。•PWroadldufcPoceduetigProceduresenThe following of the Company shall berequired..成本下降，因此媒体质量和多样性可能会上升•公共物品 •开源和维基百科。为什么要贡献？开放中的偏见平台? (Greenstein / Zhu, Lerner / Tirole, Nagaraj) •不平等•无需许多员工即可实现创新的可扩展性。 •捆绑•捆绑模型再次变得有趣！（Bakos＆Brynjolfsson） 3.运输成本低 距离之死? •Balasubramanian (1998), Brynjolfsson, Hu, and Rahman (2009), Forman, Ghose, and Goldfarb (2009), Choi贝尔(2011)、利伯和西弗森(2012)、根茨科夫和夏皮罗(2011)、西奈和瓦尔德福格尔(2004) •政府政策 •••税收：Goolsbee（2000），Ellison和Ellison（2009），Anderson等人（2011），Einav等人（2014）版权政策：Gomez Herrera和Martens (2014)隐私政策、文化政策（播放和下载限制）等。 •信任在当地更容易•Jin and Kato (2007), Douglas, Hortacsu, and Martinez - Jerez (2009) •品味的空间相关性（当地文化）•Blum and Goldfarb (2006), Sinai and Waldfogel (2004), Gandal (2006), Gentzkow and Shapiro (2011) •社交网络不成比例地本地化•Gaspar and Glaeser (1998), Hampton and Wellman (2002), Forman, Ghose, and Weisenfeld (2008), Agrawal和Goldfarb（2008），Agrawal，Catalini和Goldfarb（2015） 4.跟踪成本低 低跟踪成本 •价格歧视 •行为价格歧视(Fudenberg / Villas Boas, Shin / Sudhir, Acquisti / Varian)•版本控制（Bhargava / Choudhary、Fay / Xie、Rao、Lambrecht / Misra等）•太少了(Shiller / Waldfogel)•一级（Dube / Misra） •个性化广告•双边市场（Baye / Morgan、Athey / Calvano / Gans等）•BTaProceduresragse)Ting opportunities (Goldfarb / Tucker, Bergemann / Bonatti, Iyer / Soberman /Villas•广告测量(刘易斯/拉奥/莱利、布雷克/诺斯科/塔德利斯、戈登/泽特迈尔)•拍卖定价（瓦里安，爱德曼/奥斯特罗夫斯基/施瓦茨）•也许不如预期有效（Neumann / TuckerWhitfield，Lambrecht / Tucker） •隐私•价格歧视（Taylor、Acquisti / Varian）•法规（戈德法布/塔克，约翰逊，米勒/塔克，金/瓦格曼） 5.验证成本低 低验证成本 •从历史上看，品牌（Tadelis，Waldfogel / Chen） •迁移到声誉系统 ••••••Ebay (Resnick / Zeckhauser, Cabral / Hortacsu)反馈理论(Dellarocas 2003)中介机构(斯坦顿/托马斯、金/加藤)评论和用户生成的内容（Mayzlin / Chevalier，Godes / Mayzlin，Fradkin）离线产品的在线声誉系统（Luca，Hollenbeck）操纵声誉系统（Mayzlin / Dover / Chevalier，Luca / Zervas） •安全付款••在发展中市场(Economides / Jeziorski)通过区块链（Catalini / Gans） •歧视•••减少：斯科特·莫顿/ Zettelmeyer意外启用：Lambrecht / Tucker有意启用：Edelman / Luca 这些变化是人工智能经济学的关键 1.信息匹配的搜索成本低2.生产信息的零边际成本-版权和开源3.信息运输的低成本— —人工智能和贸易4.跟踪行为的低成本-隐私和监控5.信息验证成本低— —偏差、信息安全、声誉系统 会议卷: 芝加哥大学出版社 ML还是AI？ 主题 •A. I.作为通用技术•增长、就业和不平等•法规 生产力繁荣的潜力？ “我们应该冒失去对我们的控制的风险吗文明？” “我们应该发展非人类吗可能最终outnumber, outsmart,过时“取代我们？” “我们应该让机器淹没我们的带有传播的信息通道“不真实？” “我们应该自动化所有的工作，包括充实的ones? ” 我们在下一次资助中提出了哪些问题？ 平台调节 监管方面的担忧与日俱增关于大型数字平台的作用的圈子已经迅速扩展，并且能够使用数据来跟踪和匹配用户与适当的个性化广告、产品或其他用户的平台。 经济增长和生产力： 没有创新，就没有人均从长远来看，经济增长。许多创新在过去的几十年里，数字 technologies. Despite this innovation, productivity增长放缓。有许多开放的与数字本质相关的问题技术、数据、人工智能和自动化尊重它们对增长和与其他技术相比。 工作和工人： 早期的信息技术浪潮是技能-偏见和资本密集型，从而增加不平等。这是一个悬而未决的问题，是否更多最近的数字技术和人工智能将增加或减少不平等。还有一个悬而未决的问题与工作性质和数字角色有关使在家工作成为可能的技术。 政治经济： 技术变革可以影响政治，两者都是通过媒体性质的变化和通过创造赢家和输家技术变革。NBER Digital经济学和人工智能项目将关注这些通过经济视角提出的问题，由其他学科的研究。 总结 机会 •从来没有一个更好的时间在这个领域。 •事实上，我发现需要回答的问题数量是压倒性的•这意味着作为一个领域，我们处于一个不寻常的位置，要求新的问题，而不是为现有问题提供更好的答案•超级雄心勃勃 我们期待着听到你的想法接下来的两天! 问题?