Управління поведінкою економічних агентів у цифровому просторі з використанням інструментів штучного інтелекту на основі рефлексивного підходу
Обґрунтовано актуальність дослідження процесів управління поведінкою економічних агентів у цифровому просторі з використанням інструментів штучного інтелекту на основі рефлексивного підходу. Центральною ідеєю пропонованої концепції визначена ув’язка досліджень взаємодій економічних агентів в межах теорій поведінкової економіки із дослідженнями існуючих інструментів штучного інтелекту в управлінні поведінкою економічних агентів у цифровому просторі. Сформовано гіпотезу дослідження про те, що з використанням методів штучного інтелекту можна виявляти рефлексивні особливості проявів поведінки та використовувати їх в управлінні економічними агентами для підвищення ефективності функціонування соціально-економічних систем. Визначено можливі ситуації економічної взаємодії економічних агентів в межах окресленої гіпотези. Намічено перспективні напрями досліджень.
Формування нової кіберфізичної реальності в інформаційному світі і нової Індустрії 4.0 [1–3], де цифрові технології, а саме штучний інтелект, комп’ютерне моделювання, оптимізація фізичних процесів тощо, є «розумом» Четвертої промислової революції, визначають продуктивність нового способу виробництва та підвищують ефективність використання традиційних і нових (цифрова інформація) економічних ресурсів. Проте, існуючи ризики виникнення «цифрового капіталізму» [4], засновані на використанні цифровими компаніями-гігантами великих масивів даних користувачів, що із застосуванням інструментів штучного інтелекту (ШІ) експлуатують цифрову інформацію щодо прагнень, емоцій, думок, переваг, подій, смаків користувачів цифрового простору з метою прогнозування поведінки та монетизації отриманих даних шляхом використання їх в управлінні поведінкою економічних агентів в різних соціально-економічних системах, переносять у площину досліджень поведінкової економіки вивчення механізмів взаємодії агентів у цифровому просторі. Дійсно, нобелівський лауреат 2017 р. Thaler R. [5] довів, що результати прийняття економічних рішень агентами залежать від властивих людям когнітивних спотворень, які обумовлені обмеженою раціональністю. Тож, Thaler R. встановив зв’язок між економічними та психологічними факторами процесу прийняття індивідуальних рішень [6]. У спільних роботах з Sunstein C. Thaler R. [7] розглядає теорію «підштовхування», при цьому «nudging» називається одним з видів «м’якої сили», який використанням засобів «замовчування» (приховування інформації) чи навпаки додаткового інформування непрямими рефлексивними методами забезпечує можливість при наявності декількох альтернатив обирати найбільш бажану без явної вказівки економічному агенту на вибір конкретного з варіантів рішення, що спонукає його до певних дій або навпаки, до утримання від них [7]. При цьому, в сучасних умовах цифровізації усіх сфер людського, що прискорилася в умовах карантинних обмежень COVID-19 та військової агресії Російської Федерації в Україні, штучний інтелект в управлінні поведінкою економічних агентів у цифровому просторі є з одного боку вкрай ефективним та дієвим інструментом такого «підштовхування», проте з іншого боку важливим є визначення меж такого управління, зокрема дослідження впливу і визначення можливостей та загроз використання інструментів штучного інтелекту для аналізу та управління поведінкою економічних агентів у цифровому просторі.
Центральною ідеєю пропонованої концепції є ув’язка досліджень взаємодій економічних агентів в межах теорій поведінкової економіки із дослідженнями існуючих інструментів штучного інтелекту в управлінні поведінкою економічних агентів у цифровому просторі. Гіпотезою дослідження є те, що з використанням методів штучного інтелекту можна виявляти особливості проявів поведінки та використовувати їх в управлінні економічними агентами для підвищення ефективності функціонування соціально-економічних систем [6].
Визначимо можливі ситуації економічної взаємодії агентів управління в межах окресленої гіпотези про виявлення особливостей проявів поведінки економічних агентів із використанням методів штучного інтелекту та застосування їх в управлінні економічними агентами у цифровому просторі для підвищення ефективності функціонування соціально-економічних систем. Відповідна гіпотеза дозволяє виділити складові механізму прийняття рішення економічними агентами, від яких залежить схильність до прийняття певного рішення агентом управління в процесі взаємодій в цифровому просторі, серед яких: цілі, мотиви, обмеження економічного агента; досвід, знання, компетентність; інформованість; час на прийняття рішення; інтенсивність взаємодії із цифровим простором [8, 9]. Припустимо, є два агенти управління, які беруть участь в економічній взаємодії: суб’єкт і об’єкт управління. Метою суб’єкта управління (СУ) є прийняття об’єктом (ОУ) вигідного СУ рішення. ОУ приймає свої рішення на основі деякого механізму вибору, розглянутого вище. В процесі прийняття рішень економічний агент, що представляє ОУ, використовує не тільки власний механізм вибору, а й намагається компенсувати прогалини його складових шляхом пошуку відповідної інформації у цифровому просторі, де його особисті дані можуть бути використані автоматизованими інструментами ШІ для аналізу та надання рекомендацій СУ щодо управління ОУ або напряму для управління ОУ без додаткових взаємодій із СУ. При цьому таке управління частіше за все відбувається за допомогою непрямих (рефлексивних) методів впливу для зміни складових механізму вибору економічних агентів. Окрім того, ОУ можуть також використовувати автоматизовані системи AI для компенсації прогалин у власному механізмі вибору або просто в процесі виконання своїх щоденних дій у цифровому просторі, тим самим відкриваючи дозвіл до збору та аналізу особистої інформації. На рис. 1 представлено взаємодію економічних агентів в цифровому просторі, де існуючі автоматизовані системи AI використовують СУ та/або ОУ [9].
В розглянутій взаємодії можна виокремити завдання, в межах яких використовуються інструменти ШІ суб’єктом управління та об’єктом управління (рис. 1(а)). При цьому обробка особистих даних користувачів цифрового простору, які представлені об’єктом управління, відбувається у термінах тих параметрів, які закладено в ШІ розробником. Так само використання інструментів ШІ об’єктом управління відбувається в межах закладених розробником параметрів в такі інструменти. Тому, в процесі взаємодій ОУ та СУ у цифровому просторі може скластися така ситуація, що оцінка параметрів, що впливають на процес прийняття рішення ОУ, є неможливою із допомогою існуючих інструментів АІ. Відповідну ситуацію економічної взаємодії агентів управління у цифровому просторі представлено на рис. 1(б) [9, 10].
В такому разі, суб’єкту управління необхідно самостійно проводити діагностику стану характеристик ОУ для подальшого визначення можливих результатів прийняття рішення та їх оцінки щодо відповідності меті управління. В такому випадку актуальним є збір та аналіз інформації щодо поведінки економічних агентів (ОУ) у цифровому просторі із допомогою методів економіко-математичного моделювання (зокрема, нечіткої логіки та нейронних мереж [наприклад, 6]) та її відповідна обробка для використання результатів СУ в процесі управління поведінкою ОУ. При цьому, результати діагностики поведінки СУ із використанням автоматизованих систем АІ або за допомогою збору та аналізу відповідної інформації у цифровому просторі використовуються ШІ та СУ для формування відповідних керуючих впливів з метою забезпечення прийняття економічними агентами конкретного рішення, «правильного» для СУ, або такого, яке згенерує ШІ (в тому числі можливо такого, що не відповідає меті управління СУ). При цьому, СУ може впливати як прямими методами на складові механізму вибору ОУ, так і непрямими рефлексивними методами, в тому числі інформаційного. Тож, розглянуті на рис. 1 ситуації економічної взаємодії можуть бути використані для доказу гіпотези про можливість ефективного впливу на інформаційну структуру цифрового простору рефлексивними методами для того, щоб економічний агент, який представлено ОУ в розглянутих взаємодіях, приймав рішення, які є метою СУ, для отримання економічної вигоди в результаті прийняття «потрібних» рішень в соціально-економічних системах [8]. Особливостями взаємодії, розглянутої на рис. 1(а) є те, що формування керуючих впливів відбувається СУ із застосуванням висновків та рекомендацій ШІ, а іноді функції СУ повністю замінюються ШІ. В такому разі вкрай актуальним стає питання забезпечення контролю меж такого управління та визначення небезпек та ризиків, які можуть бути пов’язані із перекладанням на інструменти ШІ функцій управління [9, 10]. Необхідність вирішення завдань управління поведінкою економічних агентів у цифровому просторі з використанням інструментів ШІ в межах представленої гіпотези на основі рефлексивного підходу обумовлює доцільність розробки відповідних концептуальних положень, які передбачають побудову та ефективне використання методів та моделей управління поведінкою економічних агентів у цифровому просторі, що є перспективним напрямом дослідження.
Література
- Смарт-промисловість: напрями становлення, проблеми і рішення: монографія. В.П. Вишневський, О.В. Вієцька, О.А. Вієцький [та ін.]; за ред. В.П. Вишневського. – Київ : НАН України, Ін-т економіки пром-сті, 2019. – С. 360–417.
- Экономико-математические модели и информационно-коммуникационные технологии развития смарт-промышленности: монография / А.Ф. Дасив, А.А. Мадых, А.А. Охтень, С.С. Турлакова. – К. : НАН Украины, Ин-т экономики пром-сти, 2019. С.92–188.
- Тарасов А.Ф., Турлакова С.С. Математическое моделирование пере-довых машиностроительных технологий для смарт-предприятий: обзор подхо-дов и пути внедрения / Тарасов А.Ф., Турлакова С.С. Экономика промышлен-ности. 2018.№ 3(83). С. 57–75.
- Zuboff Sh. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power London: Profile Books. 2019. 691 pp.
- Thaler R. H. Misbehaving: The Making of Behavioral Economics. N.-Y.: W.W. Norton & Company, 2015. 432 p.
- Турлакова С.С. Рефлексивное управление стадным поведением на предприятиях: концепция, модели и методы: монография. НАН Украины, Ин-т экономики пром-сти. Киев, 2020. 322 с.
- Thaler R. H., Sunstein C. R. Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Penguin, 2009. 306 p.
- Матвійчук А. В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: Монографія. К.: КНЕУ, 2011.– 439 с.
- Турлакова С. С. Концептуальні положення управління поведінкою економічних агентів у цифровому просторі з використанням інструментів штучного інтелекту. Економіка та підприємництво. 2022. №49. С. 40–54. DOI: 10.33111/EE.2022.49.TurlakovaS.
- Turlakova S., Shumilo Ya., Lohvinenko B. Research of modern methods of managing the behavior of economic agents. Ročenka Ukrajinsko-Slovenská. Zborník vedeckých prác. 2023, pp. 22-32