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数词经济学与人劳动能 ( 演讲 PPT ) 汉

2023-09-22-麻省理工叶***
数词经济学与人劳动能 ( 演讲 PPT ) 汉

数字经济与AI:介绍博士教程 AviGoldfarb 多伦多大学和NBER 凯瑟琳·塔克MIT和NBER 2023年9月 1 2 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 3 4 5 6 7 自开始以来的7笔赠款 9 现在也: https://www.nber.org/conferences/digitization-tutorial-spring-2021https://www.nber.org/conferences/digitization-tutorial-spring-2022 https://www.nber.org/conferences/digitization-tutorial-spring-202310 11 另外, 自2017年以来,NBER经济人工智能倡议 12 会议卷: Agrawal,Gans,andGoldfarbeds.TheEconomicsofArtificialIntelligence:AnAgenda. 芝加哥大学出版社 14 这种结构具有只是改变了! 17 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。 18 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。 21 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。 24 1.搜索成本低 25 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) 26 2.生产的ZeroMC 27 零MC的经济学 •旧的想法又变得有趣了! •版权(和盗版) •媒体收入下降(Waldfogel,Smith/Telang,Zentner)。 •在静态模型中,盗版有利于福利(Waldfogel)。 •PWroadldufcPoceduetigProceduresenThefollowingoftheCompanyshallberequired..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) 28 3.运输成本低 29 距离之死? •脱机选项很重要 •Balasubramanian(1998),Brynjolfsson,Hu,andRahman(2009),Forman,Ghose,andGoldfarb(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:GomezHerrera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 •JinandKato(2007),Douglas,Hortacsu,andMartinez-Jerez(2009) •品味的空间相关性(当地文化) •BlumandGoldfarb(2006),SinaiandWaldfogel(2004),Gandal(2006),GentzkowandShapiro(2011) •社交网络不成比例地本地化 •GasparandGlaeser(1998),HamptonandWellman(2002),Forman,Ghose,andWeisenfeld(2008),Agrawal 和Goldfarb(2008),Agrawal,Catalini和Goldfarb(2015) 30 5.跟踪成本低 31 低跟踪成本 •价格歧视 •行为价格歧视(Fudenberg/VillasBoas,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)Tingopportunities(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) 32 6.验证成本低 33 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(Dellarocas2003) •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 34 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 35 会议卷: Agrawal,Gans,andGoldfarbeds.TheEconomicsofArtificialIntelligence:AnAgenda. 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?” 43 我们在下一次资助中提出了哪些问题? 45 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。 46 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.Despitethisinnovation,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。 47 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。 48 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。NBERDigital 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。 49 总结 50 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 51 我们期待着听到你的想法接下来的两天! 问题? 52