主题｜Topic：人工智能（AI）软管制的实验研究
时间｜Time：09.01（周五）14: 00-16: 00
地点｜Venue：文澴楼539教室｜Class Room 539，WENHUAN
主讲｜Speaker
魏立佳，武汉大学经济与管理学院教授、博士生导师，数理经济与数理金融系主任，行为科学研究实验中心执行主任。研究领域是行为经济学，数字经济。他担任了 China Economic Review 等国际期刊的客座编辑等学术职务。论文发表于 Marketing Science、Econometric Theory、Journal of Economic Behavior & Organization 等国际一流SSCI学术期刊，以及《中国工业经济》、《经济学（季刊）》、《系统工程理论与实践》等中文权威学术期刊。主持和参与了国家重点研发计划项目、国家社会科学基金重大项目、国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金、教育部产学研创新基金、科技部高端专家引进项目等国家级、省部级项目。
摘要｜Abstract
过往文献中一直发现人们之间的互相评价、互相惩罚可以提高公共品博弈的贡献率。在人类被试基准实验的基础之上，这篇论文讨论了在非对称禀赋的公共品博弈环境下是否能够以及如何利用AI的评价和惩罚（合称AI管制）来提升贡献率。本文构建的AI算法能够学习人与人之间的评价和惩罚模式，从而实现对人类行为的自动化的评价和惩罚。本文的第一个实验发现：AI对人的评价无法提升公共品的贡献率，但AI施加的小额惩罚就能够显著提升公共品的贡献率，且AI效果不如人们之间的直接惩罚。我们的第二个实验研究投票选择产生的AI管制能否进一步提高公共品的贡献率。其实验结果发现70%以上的人愿意获得AI的评价，但实际上AI的评价完全并不影响贡献率；只有50%左右的人愿意选择AI惩罚，但通过投票采用AI惩罚的小组贡献率要远大于那些没有投票采用AI惩罚的小组，这揭示了并非所有人都能自愿选择更高效的AI管理者。这篇文章为研究人们对AI管理者角色的态度提供了实验经济学的方法与证据。
