Нова поведінкова економіка: рефлексивне управління у цифровому просторі
Цифровізація усіх сфер людського життя формують принципово нову економіку та суспільство. На всіх рівнях відтворення головним ресурсом серед традиційних стає цифрова інформація. Дедалі поширенішим явищем стає монетизація даних користувачів цифрового простору шляхом використання їх в управлінні поведінкою економічних агентів в різних соціально-економічних системах. Механізми цифрової економіки налаштовані на тонкий рефлексивний вплив, в основі якого лежить мейнстрім сучасної поведінкової економіки – теорія «nudging». «Підштовхування» визначається створенням умов, які сприяють підвищенню ймовірності досягнення більш ефективних соціально-економічних цілей, зберігши при цьому свободу вибору варіантів рішень і можливість застосування інших альтернатив. Такі механізми дедалі частіше використовуються для управління поведінкою агентів у сучасній економіці і визначають нову поведінкову економіку цифрового простору.
Стрімка цифровізація усіх сфер людського життя відповідно до розвитку промислових революцій та сучасних викликів сьогодення формують принципово нові умови господарювання, нову економіку та суспільство. На всіх рівнях відтворення головним ресурсом стає цифрова інформація, яка перетворюється на фактор виробництва та стає одним із економічних ресурсів серед традиційних. Проте, тотальна цифровізація та становлення нової кіберфізичної реальності потребує переосмислення її рушійних сил, можливостей, викликів та загроз. Вже сьогодні дослідники (Zuboff, 2019) кажуть про появу «цифрового капіталізму», що асоціюється в першу чергу з компаніями Google, Apple, Amazon, Microsoft і Facebook, які користуючись довірою і аналізуючи великі масиви даних користувачів з використанням інструментів штучного інтелекту (алгоритмів) експлуатують людські прагнення та емоції, відстежують думки, переваги, події, смаки з метою прогнозування поведінки економічних агентів. Результатами такого прогнозування є монетизація отриманих даних шляхом використання їх в управлінні поведінкою економічних агентів в різних соціально-економічних системах. При цьому, Zuboff Sh. (Zuboff, 2019) зазначає, що механізми цифрової економіки налаштовані на тонкий, практично непомітний рефлексивний вплив. В основі такого впливу лежить теорія поведінкової економіки, зокрема мейнстрім сучасної поведінкової економіки – теорія «nudging» («підштовхування», англ. Nudge – набридати, підштовхувати). При цьому «підштовхування» називається одним з видів «м’якої сили» і визначається створенням умов, які сприяють підвищенню ймовірності досягнення більш ефективних соціально-економічних цілей (Thaler R., 2015), зберігши при цьому свободу вибору варіантів рішень і можливість застосування інших альтернатив.
Створення таких умов у цифровому просторі за допомогою інструментів АІ визначається використанням засобів «замовчування» (приховування інформації) чи навпаки додаткового інформування непрямими рефлексивними методами, які забезпечують 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.
Саме такі механізми «підштовхування» дедалі частіше використовуються для управління поведінкою агентів у сучасній економіці і визначають нову поведінкову економіку цифрового простору.
Таким чином, штучний інтелект, що використовується 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 дослідження впливу і визначення можливостей та загроз такого управління (Turlakova, Lohvinenko, 2023), що визначає перспективні напрями дослідження.
Література
- 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.
- Turlakova S., Lohvinenko B. Artificial Intelligence Tools for Managing the Behavior Economic Agents at Micro Level. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics. 2023, 12. P. 3-30. http://doi.org/10.33111/nfmte.2023.003