Sendhil Mullainathan on the behavioral economics of time and money scarcity–and a bonus joke
在广泛的标签“行为经济学”下，正在经济学和心理学的边界进行一些最佳的方法论和政策研究。这项工作有时会超越。然而，在医疗保健，社会服务和公共政策的许多领域，心理洞察力与务实的严格实验的结合证明了卓有成效。诺贝尔奖[…] Sendhil Mullainathan关于时间和金钱稀缺的行为经济学的职位 - 偶然的经济学家首次出现了一个奖励笑话。
Why AI Might Not Take All Our Jobs—if We Act Quickly
MIT经济学教授Sendhil Mullainathan说，人类有能力将AI置于帮助我们的道路上，而不是取代WSJ的Usby Justin Lahart。摘录：“ 53岁的马萨诸塞州技术经济学家Sendhil Mullainathan指出，AI不是人类正在发生的事情，而是人类正在做的事情。”以下所有内容都是对拉哈特问题的答案：“人们想象AI将自动化事物，但他们不欣赏自动化只是一条路。机器学习或AI使我们走上这一道路没有任何固有的途径。另一个道路确实是增强的途径。”当我们说它们越来越好时，我们的意思是他们的自动化能力越来越好。 “但是几个月后，卸下机器人，工人与机器人一样好。因此，发生的是该机器
Threats Perceived When There Are None
Sendhil Mullainathan 是经济学界最有思想的人之一，但他最近在《纽约时报》上发表了一篇文章，对此我非常有异议。他引用了执法人员逮捕和死亡的种族数据，认为“消除所有警察的偏见对减少非裔美国人被杀总数几乎没有什么作用。”他的理由如下：根据联邦调查局的补充凶杀案报告，被警察枪杀的人中有 31.8% 是非裔美国人，这一比例是普通人群中非裔美国人 13.2% 的两倍半多……但这些数据并不能证明有偏见的警察在任何特定遭遇中更有可能射杀黑人……每次警察遭遇都存在风险：警察可能训练不足，可能恶意行事或只是犯错，平民可能会做一些被视为威胁的事情。枪支无处不在加剧了所有这些风险。任何种族的人都存
Does Behavioral Economics Matter?
Sendhil Mullainathan和Richard Thaler（M＆T）在其论文行为经济学（2000年9月）中解决了一些有趣的问题。在这样做的过程中，他们证明了有限理性的概念，有限的意志力，有界的自利率的进口和相关性。他们的申请是财务和储蓄。 1。市场激励措施不会导致理性选择吗？虽然是[…]行为经济学很重要吗？首次出现在偶然的经济学家中。
