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计算机科学 > 计算机与社会

arXiv:2507.15771 (cs)
[提交于 2025年7月21日 ]

标题: 左倾模型:人工智能对经济政策的假设

标题: Left Leaning Models: AI Assumptions on Economic Policy

Authors:Maxim Chupilkin
摘要: 人工智能如何思考经济政策? 尽管大型语言模型(LLMs)在经济学中的使用呈指数增长,但它们对经济问题的假设仍是一个黑箱。 本文通过结合实验来揭示影响LLMs对经济政策评估的主要因素。 研究发现,LLMs对失业、不平等、金融稳定性和环境危害最为敏感,而对传统的宏观经济问题如经济增长、通货膨胀和政府债务则相对不敏感。 结果在不同场景和模型之间表现出显著的一致性。
摘要: How does AI think about economic policy? While the use of large language models (LLMs) in economics is growing exponentially, their assumptions on economic issues remain a black box. This paper uses a conjoint experiment to tease out the main factors influencing LLMs' evaluation of economic policy. It finds that LLMs are most sensitive to unemployment, inequality, financial stability, and environmental harm and less sensitive to traditional macroeconomic concerns such as economic growth, inflation, and government debt. The results are remarkably consistent across scenarios and across models.
评论: 8页,5表
主题: 计算机与社会 (cs.CY) ; 人工智能 (cs.AI); 一般经济学 (econ.GN)
引用方式: arXiv:2507.15771 [cs.CY]
  (或者 arXiv:2507.15771v1 [cs.CY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.15771
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Maxim Chupilkin [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 21 日 16:27:16 UTC (282 KB)
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