垄断市场

垄断市场中的人工智能采用 Joshua S. Gans...

虽然经济学中已经探讨了有关人工智能采用的某些主题，包括其在劳动力替代中的作用（Acemoglu & Restrepo (2018)）以及在潜在地促进勾结（Calvano 等人(2020)），但很少有人关注人工智能的最新发展将如何影响企业的“核心”业务。也就是说，人工智能的采用将如何改变企业的价格和数量决策？通常，技术变化通过流程创新（降低生产的边际成本，从而降低价格和扩大数量）或产品创新（改善需求，从而导致价格上涨，数量含义不明确）来影响这些决策。绝大多数情况下，采用此类创新被认为对企业和消费者都有利，尽管也有例外（Bryan & Williams (2021)）。AI 采用的某些方面确实会对企业产生影响，例如标准创新。但从本质上讲，最近的 AI 发展是预测统计的进步——允许企业生成和使用以前无法获得的信息（参见 Agrawal 等人(2019)）。对于此类创新，采用的回报和对消费者福利的影响并不一定是简单的。在这里，我们探讨了一类典型的预测，这些预测 (a) 对大多数公司都有价值，并且 (b) 对这些公司做出的价格和数量决策有明确的影响。我们研究公司需求的预测。通过使用机器学习等 AI 方法收集更大的消费者数据集和更复杂的多特征需求预测模型，未来，公司可能能够在做出关键价格和数量决策之前准确、更提前地预测需求。这促使我们研究信息的改善将如何影响企业行为的理论。本文探讨了从不确定需求转向确定需求对单一垄断企业的影响。1 探索这一问题的技术挑战不是在采用人工智能后对价格和数量结果进行建模——这些结果沿着通常的教科书思路进行——而是在采用人工智能之前对这些选择进行建模。具体而言，正如几十年前所指出的那样（Mills (1959)），当面临需求不确定性时，企业的价格和数量选择变得具有挑战性，并且不会像教科书那样陷入单一维度。此外，不同的公司面临的信息环境也不同，这取决于相对于需求揭示的决策时机以及需求预测的时间范围。这引发了许多案例和场景，必须对其进行分析，才能全面了解人工智能的采用对公司选择的影响。