Google的民主AI比政治家更好地重新分配财富
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美国绝大多数财富都集中在最重要的地方，这已经不是什么秘密了，从而造成了惊人的贫困和不平等程度，这些贫困和不平等现象大大超过了其他所谓的“富裕”国家。但是，尽管当前的政治体系确保了这种向上的财富的提取继续持续，但人工智能（AI）的研究人员已经开始谈到一个有趣的问题：机器学习是否比人类更好地创造一个更公平地划分资源的社会？
根据Google DeepMind研究人员在《自然人类行为》中发表的最新论文，似乎是肯定的 - 至少就研究的参与者而言。
主题演讲者Matthew Griffin的人工智能的未来
本文描述了一系列实验，其中深层神经网络的任务是以更公平的方式分配资源。人类参加了一个在线经济游戏 - 称为经济学中的“公共物品游戏” - 他们每个回合都会选择保留货币捐赠，还是将所选的硬币贡献为集体基金。然后，这些资金将根据不同的人类经济体系，根据三种不同的重新分配计划将其退还给参与者 - 以及完全由AI创建的另一种计划，称为人类以人为中心的重新分布机制（HCRM）。然后，人类将投票决定他们喜欢哪种系统。
事实证明，AI创建的分配方案是大多数参与者首选的分发方案。尽管严格的自由主义者和平等主义系统根据每个玩家的贡献量之类的东西进行了回报，但AI的系统以专门解决游戏开始时的优势和缺点的方式重新分配了财富，并最终以大规模投票赢得了他们作为首选方法的胜利。
该论文的作者写道：“遵循广泛的自由主义平等政策，[HCRM]试图通过按照与捐赠的贡献成比例地补偿参与者，以减少预先存在的收入差异。”“换句话说，这种机制不是简单地提高效率，而是渐进式的：它促进了那些以财富劣势开始游戏的人，以牺牲较高初始赋予的人为代价。”
这些方法与许多AI项目不同，这些项目的重点是建立一种权威的“地面真理”现实模型，该模型用于做出决策，并坚定地嵌入了创作者的偏见。
研究人员写道：“在AI研究中，越来越多的意识到要建立与人类兼容的系统，我们需要新的研究方法，其中人类和代理人相互作用，并越来越多地从人类那里学习价值来建立价值一致的AI。”
“我们没有将代理商赋予人类价值观，而不是先验，因此可能会偏向于AI研究人员的偏好，而是训练他们以最大化民主目标：设计人类偏爱的政策，从而将其投票在多数派选举中进行投票。”
当然，我们不需要AI来向我们展示更可持续的生活方式是可能的。在较小的规模上，重新分配资源的相互援助和社区组织永远存在。科学证据表明，与竞争性资本主义的教条相反，人类自然会倾向于合作，共享和集体繁荣。
尽管人工智能系统受到人类参与者的青睐，但这并不一定意味着它可以公平地满足人类的需求。研究人员也很快指出，实验不是基于AI的治理的根本性建议，而是关于AI如何干预公共政策的未来研究框架。
“这是基本的研究，询问有关AI如何与整个人类保持一致的问题，以及如何在模拟中建模和代表人类，在玩具域中探索，”共同撰稿的DeepMind研究人员Jan Balaguer告诉Motherboard。“人类面临的许多问题不仅是技术的，而且要求我们在社会和经济中协调更大的利益。为了使AI能够提供帮助，它需要直接了解人类价值观。”
