洪永淼：ChatGPT没有人的理解能力，只有预测思维
2月18日，2023春季中国数字经济发展和治理学术年会于清华大学举办，在“数字时代的经济发展与学科建设”大会上，多名专家就人工智能、数字贸易、Web3.0等话题进行了讨论与交流。
会上，中国科学院大学经济与管理学院院长洪永淼就表示，人工智能的新近发展已经对经济学研究范式产生了深远影响，比如最近大热的ChatGPT就可以使用很多数据和信息，消除人类经济行为中完全理性的假设带来的预期偏差。
不过，他也提到，像是ChatGPT这样的AI本质上是没有人的理解能力的，也没有感性的思维，只有预测思维。
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AI可作为助手参与政策评估
洪永淼表示，当前的时代一般叫做数据时代或数字时代，人工智能会通过大数据去提取有关经济运行规律的一些信息，而经济学现在的一个主流研究方式就是实证研究，即以数据为基础，应用计量济学的推断方法，研究经济变量之间的逻辑关系（特别是因果关系），从而揭示经济的运行规律，可以说，两者的思路是一致的。
而在洪永淼看来，人工智能主要在两方面对经济学产生了较为积极的潜在影响。
第一，对计算经济学上的影响。
经济学是一个比较复杂的系统，数学常常没办法给出解析，这时候就必须用计算机模拟仿真，这也就催生了二三十年前出现的计算经济学或计算金融学这个领域。洪永淼表示，ChatGPT可以使用很多数据和信息，消除人类经济行为中完全理性的假设带来的预期偏差。以后的人们可以将AI作为一个助手来进行决策或作为参考，包括定量的政策评估等。
第二，计量经济学知识领域。
“计量经济学有两个原则：一个是简约模型原则，就是用最简单的模型去总结最多的数据。另一个则是统计学里的充分性原理，即用低维的统计量去捕捉或者刻画高维的信息。而在上个世纪，统计学就一直有‘大模型好还是小模型好’的争论，”洪永淼介绍道。他也认为，类似ChatGPT这种大模型的理念，或许可以为这种争论带来新的思路。
洪永淼表示，由于经济系统较为复杂，受人类的心理因素影响很大，且还可能具有时变性，因此，当前经济金融的预测精度其实仍很低。面对这种问题，大模型就可以容纳高维的影响因素，允许成百上千个模型的参数随时间变化，同时有海量的数据作为基础，也可以保障参数估计的精确度，最终显著减少偏差。
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ChatGPT无法真正推断因果关系
“当然，ChatGPT这种大模型的方式或方法论在经济学的研究中也存在局限性。”洪永淼补充道。
他认为，像是ChatGPT这样的AI本质上是没有人的理解能力的，也没有感性的思维，只有预测思维。其开发者团队在接受采访时也表示，ChatGPT只是一个机器学习的模型，会根据单词的概率分布来做预测。因此，像ChatGPT或者AI这种基于大数据的因果推断本质是一种同级关系的推断，而并非真正地推断因果关系。
那么这时，如果要得到真正的思维经济的因果关系，就不能仅仅依靠AI的推断，还必须通过经济理论和实验方法来帮助专业人士识别AI，同时，由于ChatGPT会基于互联网的数据给出结果，数据的真实性难以考量，因此对于算法模型本身的可靠性也必须作出判断。
洪永淼在最后表示：“我们现在处于一个大数据、大科技平台以及大模型的时代，对中国来讲还有超大市场经济规模，具有广泛的应用空间。我想，这种大模型的思维和方法论可能会对我们经济学管理学的研究方式带来一些深远的影响。”
采写：南都记者杨博雯