算法合谋：一个老问题的新形式

　　【财新网】（专栏作家 陈永伟）

（一）题外话：经济学中的AI研究

　　经济学如何研究AI？我读了很多的文献，发现在经济学中的AI研究一共有三支文献：把AI当成是研究的工具、把AI当成研究对象，以及把AI当成思想实验。

　　先看第一支文献。它们用AI研究中的一些方法（主要是机器学习的方法）来研究经济学，尤其是计量经济学。正如行为博弈论专家Colin Camerer曾说的，在不少经济学看来，AI一词很大程度上是和“机器学习”相互替换的。这在搞AI的学者看来，当然有失偏颇，因为“机器学习”只是AI研究的一个子集，但这却代表了相当一部分经济学家的看法。我们知道，计量经济学是为经济学服务的统计学，它的主要问题是因果推断，而机器学习主要强调的是预测，两门学问有很大不同。举例来说，假设我们手头有一批旅馆的入住率和价格的数据。如果我们要利用价格来预入住率，那么得到的模型通常显示入住率和价格之间存在着正向关系。理由很简单，当旅馆发现自己的更受欢迎时，会倾向于抬高自己的价格。但如果我们考虑的问题是当企业降价时会有什么后果，那涉及到的就是因果推断问题。此时，根据需求定律，如果我们的设定没有出错，那么所得到的模型通常会显示入住率和价格之间存在着负向关系。由于存在着这种差别，所以计量经济学和机器学习在很长时间里可谓是“老死不相往来”。但现在，这种隔阂正在被打破，以微软前首席经济学家Susan Athey为代表的一批著名经济学家正在尝试把机器学习的一些方法引入到计量经济学中来，用它们去研究因果推断问题，这就是把AI，或者更确切地说是把机器学习当做经济学的工具。