江小涓畅谈“AI经济学”：大模型可能导致规模越大边际效应递增

7月6日至8日，信百会研究院与清华大学经济管理学院在北京联合主办主题为“因‘智’生力，向‘数’而新——AI驱动数字经济新发展”的信百会2024年会。国务院原副秘书长、中国社会科学院大学教授江小涓发布题为“数智时代的创新与发展，机遇和挑战”的演讲，创造性地阐述了AI大模型发展可能对经济学，乃至整个社会的影响。

江小涓表示，AI给管理学、经济学带来了底层逻辑的变化，导致教材教学的体系要很大程度上重构。

数据驱动创新时代 可以让以往难以获得数据的问题进行定量研究

江小涓认为，数据支撑研究复杂经济社会问题会带来很大的变化，“当代经济学的重要研究类型是时政研究，以数据为基础推断变量之间的因果关系，但是受限于数量和质量，因果关系的可解释性的要求和计算能力的因素，过往相关时政研究的数据量较小，我们用确认因果关系的某种因素影响程度的方法，研究的是时政问题，但是对真实问题的描述可靠性和真实性是受限制的。”

而进入数据驱动创新时代，数据规模和实时性有极大的提升，算力算法有极大的改进，有可能揭示发现数据间隐藏的复杂关联。对此，江小涓表示，近些年经济学特别强调信息和预期的问题，信息和预期在过往很难测量，因为这涉及心理、意识、情绪这些因素的感知和互动关系的判断。但现在，完全可以从所有人的社交媒体发言中算出信心指数，使得一些以往难以获得数据的问题能够进行定量研究，现在对于多模态数据，特别是文本数据的处理能力提供了许多和经济社会相关的情绪和预期等实时信息，支持对这个问题更接近真实过程的分析研究。

她以清华大学孟丽君老师的一份研究《数字时代中国文化全球传播的效果研究》举例称，过去研究此题大概只能知道人们阅读的电视台、报纸、电视剧、游戏、网络小说等的数量有多少，但阅读之后，人们是否认同其中的理念或价值观是不知道的。而现在，可以通过网络爬虫对各种评论数据进行搜集，用20多个维度把每种感情的表达划分为喜欢、中性、厌恶来评论看完这个东西的认知和情感是什么东西。这才可以判断构成真实经济社会情感决策过程中的不可计量因素，在这个时代有多模态的文本之后变得可以研究了。

大模型将有更加显著规模效应 不能完全交给技术专家决策

江小涓还以经济学中的基础理论概念“规模报酬”为例分析了大模型对经济的影响。

规模报酬是经济学的基本概念，指在其他条件不变的情况下，各种要素按比例投入增加时产出增加的比例。一般来讲，达到一定规模后，规模报酬会出现报酬递减的规律，即随着生成规模加大，产出增长比例小于投入增长比例。

“进入网络时代，软件和各种数字产品呈现出规模报酬递增的特点，产出增加比例大于投入增加比例。这是网络空间数字产品可以复制复用的特性带来的，更多销售无须更多产出。进入智能时代，大模型有更加显著的规模效应，对市场结构和经济运行产生什么效果，目前我们还不确定。”江小涓说。

江小涓认为，不仅是规模越大边际效应递增，超过阈值之后大模型可能涌现出一种新的能力，“它是升维地打击其他模型，而不是边际能力提升了。”

在她看来，数字时代的创新源泉、创新主体和创新组织从各个层面都在发生显著的变化，数据成为驱动创新的重要源泉。此外，创新效率在提升的同时，也产出不确定性，会使市场结构、福利分配和社会秩序出现和我们现在想象的合理状态很不一致的变化。

对于大模型是否会让社会更加公平，江小涓也谈了自己的看法，她以国外落地的某智能办案系统举例称，数字时代算法处理问题强大、速度快、客观可靠，不受法官主观性的影响，但是当地从2019年开始把该系统禁止了，不允许用这样的方法处理案件。

对于其原因，江小涓解释称，从公共管理偏政治的角度讲，一个可以3-7年自由裁量权的案件，随着时间的推进，所有的法官都向偏轻的方向去判的时候，我们可以理解为社会价值观对这个案件的判别在移动。而如果一直采用智能办案系统，则永远不会偏离，永远不会演进，客观上可能形成一种要求法官向历史平均判决结果靠拢的压力，抑制法律制度适应性和动态性所必需的差异或异质性。会从根本上限制司法场景中基于价值变化或理念调整而进行的“创造性演变”，最终导致整个司法实践固化。

“所以数字问题、智能问题、大模型问题不能完全交给技术专家去决策，往哪走，走多快，人文和社会科学领域的学者专家一定要站到这个舞台的中央，我们有价值观，我们有社会理念，我们有很多东西在背后，对此保持关注和深入研究，确保科技进步有利于人类的福祉和社会的公平。”江小涓表示。