시장이 아니라 증거에 기반한 사회를 운영한다면 어떨까요?

성공적인 Brexit 캠페인에 이어 투표 휴가의 캠페인 책임자 인 Dominic Cummings는 캠페인 운영 ​​방식과 성공적인 공무원 계획에 대한 일련의 블로그 게시물을 게시했습니다. 미래 사회에 대한 청사진을 그릴 수 있습니까? Viktoriya / Shutterstock.com 스파이로 사모 트라 키스, 에 섹스 대학

성공적인 Brexit 캠페인에 이어 투표 휴가의 캠페인 책임자 인 Dominic Cummings는 캠페인 운영 ​​방식과 성공적인 공무원 계획에 대한 일련의 블로그 게시물을 게시했습니다. 마지막 게시물은 6 월 26 2019에서 발표되었습니다. 그가 현재 총리 보리스 존슨의 특별 고문이되기 직전에 말입니다. 아이디어 이 게시물에 부활은 1970 이후로 사망 한 공공 정책의 약속입니다. 정책 선택을 안내하기 위해 엄격한 과학적 (지식 기반) 방법을 사용하는 것입니다.

커밍의 공공 정책 버전 인 것처럼 보이는 순수 사상의 분야 (수학자와 철학자)에 대해 훈련 된 엘리트 관리자 그룹은 증거를 기반으로 사회를 운영 할 것입니다. 수집 된 데이터 포인트는 기계 시뮬레이션을 생성하는 데 사용됩니다 (종종 모델이라고 함). 그러면 정책 입안자들은 가상의 정책 (“약물이 합법적 인 경우”)으로 시뮬레이션을 테스트하고 결과에 따라 공공 정책을 조정할 수 있습니다.

소비에트 연방에서 노벨상을 수상한 경제학자와 같은 사람들에 의해 완전한 사이버 네틱 버전의 경제 정책이 옹호되었지만 실천되지는 않았다. 레오 니드 칸토로 비치 수학자 및 컴퓨터 과학자 빅터 글루시 코프. 그들 가설을 세운 한 걸음 더 나아갈 가능성 – 기계가 최적의 결과에 도달하기 위해 취해야 할 조치를 식별하게합니다. 즉, 정책 입안자들은 그들이 달성하고자하는 것을 결정해야하고 (“버터 생산 극대화”) 기계는이를 달성하기 위해 자원을 할당하는 방법에 대한 정책을 생각해 낼 것입니다.

소비에트 연방 밖에서 이런 종류의 사고는 실제로 Cybersyn 프로젝트, 당시 살바도르 아옌데 (Salvador Allende) 대통령에 의해 칠레 정부를 위해 1970s의 경영 컨설턴트 스태포드 맥주 (Stafford Beer)가 경제 관리를 돕기 위해 한 노력 (이 프로젝트는 아우 구스토 피노체트 장군의 쿠데타에 따라 해체되었다).

Cybersyn은 완벽하게 운영되지는 않았지만 우익 노조가 주도한 가장 큰 반정부 파업 중 하나를 깰 수 있도록 급히 사용되었습니다. 맥주의 비전은 소련에 비해 훨씬 더 분산되고 민주적이지만 여전히 같은 생각에 속합니다.

지금까지 측정했듯이 사이버 네틱 비전은 정치적 스펙트럼의 왼쪽에 안전하게 위치하는 경향이 있습니다.

시장

사이버 네틱 비전의 반대편에 앉아 현대의 자유 경제학의 아버지 인 루드비히 폰 미제스와 프리드리히 폰 하예 크를 발견하게 될 것입니다. 더 광범위하게 취해진 그들의 주장은 진화론 적 꿈이 불가능하다고 생각한다 계산적 관점에서세계를 효율적으로 모델링 할 수 없거나 솔루션의 품질을 평가하기위한 적절한 신호가 없기 때문입니다.

그들은 현실 세계 (자신의 경우 시장)에 존재하는 또 다른 메커니즘이 상품과 서비스의 경우 가격이라는 신호를 제공함으로써 무거운 짐을 져야한다고 주장했다. 그들에게 좋은 정책은 해결책으로 나아가 야 할 단계를 제시하는 것이 아니라 올바른 인센티브와 처벌로“게임”을 설정하는 데 더 중점을 둔 정책입니다. 이것은 기본적으로 하나의 실제 공공 정책의 여지를 남겨두고“모든 것을 프라이버시하고 경쟁 분야를 조성하며 시장이 문제를 해결하도록하자”라고 요약 할 수 있습니다.

모든 실제 정책 결정을 시장에 내놓는 것은 매우 전통적인 아이디어입니다 (최소한 1980 이후). 이것은 현재 영국 정부를 조언하는 누군가가 순수한 시장 중심이 아닌 개념을 논의하는 이유에 대한 의문을 제기합니다. 그의 최근 포스트에서 Cummings는 영국 국가가 심각한 모델링을 수행 할 수 없다는 점을 애도합니다. 시장이 모든 것을 해결할 수 없어서는 안될 모순이있는 것 같습니다.

계획 방법의 개념은 개인의 사고 자들마다 크게 다르다는 점을 언급 할 가치가 있습니다. 사회주의 시장 왼쪽에. 실제 정당 정치 측면에서 명확한 좌-우 분할이 있지만, 일부 계획에 대한 아이디어는 역사적 권리에 의해 부분적으로 받아 들여진 것으로 보인다 몇 시간 동안.

시장이 아니라 증거에 기반한 사회를 운영한다면 어떨까요? 시장 신호. Tony 주식 /Shutterstock.com

AI와 공공 정책

그렇다면 인공 지능의 진보와 계산 능력과 데이터의 가용성이 크게 증가하면서 자유주의 논증을 피할 수 있습니까? 나는 그렇다고 말하지만 부분적으로 만 말할 것입니다. 최신 AI 방법을 사용하여 정책에 직접 영향을주는 솔루션을 쉽게 구상 할 수 있습니다. 매일 수백만 개의 제품과 서비스를 계획하고 재 계획을 세우고, 사회적 질병을 해결하는 데 도움이되는 최적의 조치를 찾고 전반적으로 더 밝은 미래를 향유 할 수 있다는 것은 그럴듯합니다.

그러나 이것은 사소한 것이 아닙니다. 인과 모델 시뮬레이션을 수행하는 것은 매우 어렵고 상당한 전문 지식이 필요하며 제한된 용량에서만 수행 할 수 있습니다. 또한 현재의 AI 분석법에는 "상식"이라는 개념이 없습니다. 특정 작업을 염두에두고 만든 모델은 해당 작업을 최적화 할 수 있지만 생성하기 쉽습니다. 원치 않는 부작용. 예를 들어, 생산 최적화를 목표로하는 AI 최적화 공장은 환경을 신경 쓰지 않고 그렇게 할 것입니다.

그러나 AI의 모든 문제의 어머니는이 기사의 범위를 벗어난 여러 가지 이유로 인해 많은 현대적인 확률 계획 알고리즘이 과도한 인간 조정없이 안정적이지 않다는 것입니다. 실제로 이것은 현대 AI에서 가치를 얻기 위해 직설적이고 전통적인 계획 (예 : 선형 프로그래밍) 이외의 사람에게는 상당한 전문 지식이 필요하다는 것을 의미합니다. 현재 이것은 대부분 개인 AI 연구실과 일부 대학 부서에 있습니다. 사이버 네틱 상태를 만들려는 모든 시도는 프로젝트를 향한 상당한 인적 자원과 알고리즘의 추가 혁신이 필요합니다.

안타깝게도 공공 정책의 현재 AI 배포는 위의 아이디어를 따르지 않습니다. AI는 대부분 단순한 예측 작업 (“사람 X가 앞으로 범죄 Y를 저지를 것인가?”)을 위해서만 배포되는 것 같습니다. 이런 이유로 공공 기관은 발견 이 기술 점점 쓸모없는. 그러나 기술 혁신은 속도를 찾기 전에 거의 항상 일련의 실패를 경험하므로 AI가 결국 제대로 구현되기를 바랍니다.

Brexit 돌아 가기

Brexit은 이것과 어떤 관련이 있습니까? 내 이해는 Brexit (커밍스에 따르면)는 공무원을 재건 할 수있을 정도로 공무원을 방해하기 위해 필요합니다. 그런 다음 심각한 AI 공개 정책 솔루션 (과학 계획의 또 다른 이름)을 배포 할 수 있습니다. 영국 정부는 미래를 모델링 할 수있는 프로젝트를 배치하고 기계 나 공무원이 황금 길을 모색 한 모델을 조사하고 있습니다.

제 생각에 놀랍게도 그러한 제안은 넓은 정치적 좌파에서 온 것이 아니라는 것입니다 (물론, 매우 흥미로운 주제를 취하다 과학적인 계획) – 오른쪽에서. 이는 AI를 사용하여“주 연금 연령 연령이 증가한 모든 사람을 95에 탑승시켜 모든 공공 서비스를 민영화하고 사람들이 받아들이도록하기 위해 가장 좋은 선전은 무엇입니까? 이민 금지?”.

이 모든 AI 대화는 빨간 청어 일 수 있습니다.보다 전통적인 우익 Brexit 정당 정책은 단순히 규제 완화 의제다시 신호는 혼합 된. 또는 One Nation Conservatives와 자유 마케팅 담당자가 전반적으로 분리되어있는 경우가 있습니다.

EU가 직접 계획 (내부 시장의 대부분의 원칙에 위배됨)을 허용하는 것을 상상하기는 어렵지만 브렉 시트 이후 영국이 같은 일을하는 것을 상상하기는 어렵습니다. 대부분의 기관은 시장을 유일한 합법적 인 조직 형태로보고 있습니다.

그러나 컨센서스에 약간의 균열이있는 것 같습니다. 아마도 우리는 "좋은 사회"를 향한 AI의 적극적 계획을 적극적으로 추구하는 위치에있을 수 있습니다.대화

저자에 관하여

Spyros Samothrakis, 분석 및 데이터 과학 강사, 에 섹스 대학

이 기사는에서 다시 게시됩니다. 대화 크리에이티브 커먼즈 라이센스하에 읽기 원래 기사.

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