خلاصه کتاب هوش مصنوعی در تئوری های اقتصاد و مالی ( نویسنده شیلیدزی ماروالا، تانکیسو مولوی )

کتاب «هوش مصنوعی در تئوری های اقتصاد و مالی» اثر شیلیدزی ماروالا و تانکیسو مولوی، تحلیلی عمیق از هم گرایی هوش مصنوعی با مبانی نظری اقتصاد و مالی ارائه می دهد. این کتاب به شکلی ساختارمند نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی نه تنها ابزاری برای تحلیل داده هاست، بلکه عاملی برای بازنگری در درک ما از واقعیت های اقتصادی و مالی محسوب می شود. از طریق بررسی دقیق نظریه های کلیدی، نویسندگان پیامدهای این فناوری متحول کننده را بر مدل های سنتی روشن می سازند.

اهمیت روزافزون هوش مصنوعی در تحولات اقتصادی و مالی بر کسی پوشیده نیست. توانایی های بی نظیر هوش مصنوعی در پردازش، تحلیل و استخراج الگو از حجم عظیمی از داده ها، پارادایم های سنتی را به چالش کشیده و فرصت های جدیدی را برای درک پدیده های اقتصادی و مالی گشوده است. در گذشته، تحلیل گران و نظریه پردازان برای تفسیر پیچیدگی های بازار و پیش بینی روندهای آتی، عمدتاً به مدل های آماری کلاسیک و بینش های انسانی متکی بودند. اما اکنون، با ظهور هوش مصنوعی، این رویکرد به طور بنیادین در حال دگرگونی است.

این کتاب به قلم دو نویسنده برجسته، شیلیدزی ماروالا و تانکیسو مولوی، از انتشارات نگرش مدیران و در سال 1402 منتشر شده است. اثری که به تفصیل به این هم گرایی می پردازد، نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی می تواند ابعاد مختلف نظریه های اقتصاد کلان، بازارهای مالی و پدیده های ناشی از اطلاعات نامتقارن را بازتعریف کند. هدف از ارائه این خلاصه، فراهم آوردن یک دید جامع و عمیق از ایده های اصلی کتاب برای دانشجویان، پژوهشگران، متخصصان و سیاست گذارانی است که به دنبال درک سریع و کاربردی از این حوزه هستند. این بررسی نه تنها به معرفی کتاب بسنده نمی کند، بلکه به هسته اصلی مباحث مطرح شده در آن می پردازد و چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر هر یک از تئوری های اقتصادی و مالی را مورد واکاوی قرار می دهد.

بازبینی تئوری های کلان اقتصادی در پرتو هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به ستون فقرات پارادایم نوین اقتصادی است. این فناوری با قابلیت های پردازشی بی نظیر خود، محدودیت های ذاتی تحلیل انسانی را در مواجهه با داده های عظیم برطرف می سازد. گذشته از آن، هوش مصنوعی این امکان را فراهم می آورد که الگوریتم های پیچیده ، فراتر از توانایی های شناختی انسان، الگوها و روابط پنهان را کشف کنند و به پیش بینی های دقیق تر و جامع تر منجر شوند. این تحول، اقتصاد را از رویکردهای سنتی که اغلب بر مدل های ساده شده و فرضیات قوی تکیه داشتند، به سمت تحلیل های داده محور، پیش بینانه و مبتنی بر شواهد سوق می دهد. در این بخش، به بررسی چگونگی بازنگری در برخی از مهم ترین تئوری های کلان اقتصادی در پرتو هوش مصنوعی می پردازیم.

مدل رشد سولو و هوش مصنوعی

مدل رشد سولو، یکی از بنیادی ترین چارچوب ها در اقتصاد کلان، رشد اقتصادی بلندمدت را با تکیه بر انباشت سرمایه فیزیکی، رشد نیروی کار و پیشرفت تکنولوژیکی توضیح می دهد. بر اساس این مدل، پیشرفت تکنولوژیکی عامل اصلی رشد پایدار سرانه تولید ناخالص داخلی است که در آن، کارایی در استفاده از عوامل تولید افزایش می یابد. در پرتو هوش مصنوعی، این مدل ابعاد جدیدی به خود می گیرد. هوش مصنوعی می تواند به طور چشمگیری بهره وری سرمایه و نیروی کار را افزایش دهد.

برای نمونه، در تولید، رباتیک و اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، فرآیندها را بهینه سازی کرده و خطاهای انسانی را کاهش می دهند. در بخش خدمات، الگوریتم های یادگیری ماشین، امکان شخصی سازی و بهبود کیفیت خدمات را فراهم می آورند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند فرآیندهای نوآوری را تسریع بخشد؛ از کشف مواد جدید در تحقیق و توسعه گرفته تا بهینه سازی زنجیره تأمین و توسعه محصولات خلاقانه. این ظرفیت، پتانسیل ایجاد رشد اقتصادی پایدار و حتی شتاب یافته را بدون اتکا صرف به ورودی های سنتی فراهم می آورد. با این حال، پرسش مهمی که مطرح می شود این است که آیا هوش مصنوعی می تواند به طور مداوم و بدون نیاز به ورودی های سنتی، رشد را تحریک کند و آیا این نوع رشد، پایدار و فراگیر خواهد بود؟ اینها پرسش هایی هستند که نیاز به بازنگری عمیق در مفروضات مدل سولو در عصر هوش مصنوعی دارند.

مزیت نسبی (مقایسه ای) و هوش مصنوعی

مفهوم مزیت نسبی که توسط دیوید ریکاردو مطرح شد، توضیح می دهد که کشورها باید در تولید کالاهایی تخصص یابند که می توانند آن ها را با هزینه فرصت کمتری نسبت به دیگر کشورها تولید کنند و از این طریق به تجارت بین الملل سودآوری دست یابند. این تئوری بنیادی تجارت، ساختار الگوهای تخصصی شدن و جریان های تجاری جهانی را شکل داده است. با ورود هوش مصنوعی و اتوماسیون، تعریف و ماهیت مزیت نسبی در حال دگرگونی است.

هوش مصنوعی می تواند هزینه های تولید را در بسیاری از صنایع کاهش دهد و کیفیت محصولات را بهبود بخشد، در نتیجه، کشورها و شرکت ها می توانند در صنایعی که پیشتر مزیت نسبی نداشتند، به مزیت دست یابند. برای مثال، یک کشور که از نیروی کار ارزان بهره مند بود، ممکن است با اتوماسیون تولید از طریق هوش مصنوعی، این مزیت را از دست بدهد. در مقابل، کشوری که در توسعه و به کارگیری فناوری های هوش مصنوعی پیشرو است، می تواند مزیت نسبی جدیدی در تولید محصولات و خدمات با فناوری بالا کسب کند. هوش مصنوعی می تواند به بهینه سازی لجستیک، بهبود فرآیندهای تولید و افزایش بهره وری در بخش های خدماتی کمک کند. این تحولات نه تنها ساختار تجارت جهانی را تغییر می دهند، بلکه الگوهای تخصصی شدن را نیز از نو تعریف می کنند و نیاز به سرمایه گذاری در آموزش و زیرساخت های فناوری را برای حفظ و ایجاد مزیت نسبی جدید تشدید می سازند.

مدل دوبخشی (بخش دوگانه) و هوش مصنوعی

مدل دوبخشی، که توسط آرتور لوئیس توسعه یافت، انتقال نیروی کار از بخش سنتی (کشاورزی با بهره وری پایین) به بخش مدرن (صنعت با بهره وری بالا) را توضیح می دهد و نقش کلیدی این انتقال را در توسعه اقتصادی برجسته می سازد. در این مدل، مازاد نیروی کار در بخش کشاورزی به عنوان منبعی برای رشد بخش صنعتی عمل می کند. هوش مصنوعی با قابلیت های اتوماسیون خود، تأثیرات قابل توجهی بر این دینامیک انتقال نیروی کار و ساختار بازار کار دارد.
با گسترش اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، نه تنها در بخش صنعت بلکه حتی در بخش کشاورزی، نیاز به نیروی کار غیرماهر کاهش می یابد.

ماشین های مجهز به هوش مصنوعی در حال حاضر در بخش کشاورزی به منظور بهبود عملکرد مستقر شده اند. خود بخش کشاورزی، در عصری که هوش مصنوعی بر آن تسلط داشت، تغذیه کننده بخش صنعتی نیست، بلکه بخش کاملی است که با سیستم تولید چابک خواهد بود و ماشین ها نقش مهم تری را ایفا می کنند. بنابراین، می توان انتظار داشت که نیروی کار در این جبهه تحت فشار قرار گیرد، زیرا این بخش به سمت سرمایه گذاری بالا حرکت می کند و سودها برای ایجاد کارایی مجدد سرمایه گذاری می شوند.

این روند منجر به چالش هایی جدی برای بازار کار می شود؛ از جمله افزایش بیکاری فناورانه در میان کارگران با مهارت های پایین و متوسط. از سوی دیگر، هوش مصنوعی فرصت هایی برای ظهور مشاغل جدید و تخصصی در بخش های دانش بنیان و فناوری محور ایجاد می کند که نیازمند مهارت های پیشرفته در زمینه هوش مصنوعی، تحلیل داده و مهندسی هستند. این تغییر، لزوم بازنگری در سیاست های آموزش و توسعه نیروی انسانی را بیش از پیش ضروری می سازد تا نیروی کار بتواند با مهارت های مورد نیاز اقتصاد دیجیتال هماهنگ شود و از این طریق، چالش های ناشی از بیکاری فناورانه را به فرصت تبدیل کند.

هوش مصنوعی و پیچیدگی های بازارهای مالی و پدیده های اقتصادی

بازارهای مالی و پدیده های اقتصادی همواره با عدم قطعیت، پیچیدگی و رفتارهای انسانی عجین بوده اند. این عوامل، تحلیل و پیش بینی را دشوار ساخته و به بروز ناکارآمدی ها منجر شده اند. ورود هوش مصنوعی به این حوزه ها، چشم اندازهای جدیدی را برای مدیریت ریسک، بهبود تصمیم گیری و افزایش کارایی بازارها گشوده است. در این بخش، به بررسی چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر نظریه هایی می پردازیم که پیچیدگی های بازارهای مالی و اقتصادی را توضیح می دهند.

نظریه ناسازگاری پویا و هوش مصنوعی

نظریه ناسازگاری پویا به شرایطی اشاره دارد که در آن یک سیاست بهینه در زمان حال، ممکن است در آینده دیگر بهینه نباشد، زیرا تصمیم گیرندگان پس از اعلام سیاست، انگیزه پیدا می کنند تا از آن منحرف شوند. این موضوع به ویژه در سیاست گذاری های پولی و مالی اهمیت دارد و می تواند به کاهش اعتبار سیاست گذاران منجر شود. هوش مصنوعی می تواند نقش مهمی در کاهش این ناسازگاری ایفا کند.

با استفاده از توانایی های هوش مصنوعی در تحلیل داده های کلان و شبیه سازی سناریوهای پیچیده، سیاست گذاران می توانند پیامدهای بلندمدت تصمیمات خود را با دقت بیشتری پیش بینی کنند و سیاست هایی را تدوین نمایند که در برابر انگیزه های انحرافی مقاوم تر باشند. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند الگوهای رفتاری را شناسایی کرده و به سیاست گذاران هشدار دهند که چه زمانی ممکن است تصمیمات آن ها دچار ناسازگاری شوند. علاوه بر این، سیستم های هوش مصنوعی قادرند به طور مداوم عملکرد سیاست ها را رصد کرده و بازخوردهای لازم را برای تنظیمات به موقع ارائه دهند، که این امر به افزایش اعتبار سیاست گذاری ها و کاهش عدم قطعیت کمک می کند. بنابراین، هوش مصنوعی می تواند به ثبات و قابل پیش بینی بودن سیاست های اقتصادی یاری رساند و اعتماد عمومی را تقویت کند.

منحنی فیلیپس و هوش مصنوعی

منحنی فیلیپس رابطه ای سنتی و معکوس بین نرخ تورم و نرخ بیکاری را نشان می دهد: با کاهش بیکاری، تورم افزایش می یابد و بالعکس. این رابطه برای مدت ها سنگ بنای سیاست گذاری پولی بود. اما در سال های اخیر، این رابطه دچار تغییر و پیچیدگی هایی شده است. هوش مصنوعی می تواند این رابطه را از چندین جهت تحت تأثیر قرار دهد.

نخست، افزایش بهره وری ناشی از هوش مصنوعی می تواند هزینه های تولید را به طور چشمگیری کاهش دهد. این کاهش هزینه، فشار تورمی را حتی در شرایطی که بیکاری پایین است، تضعیف می کند و به بانک های مرکزی اجازه می دهد تا با نرخ بیکاری پایین تری، اهداف تورمی خود را محقق سازند. دوم، اتوماسیون گسترده ناشی از هوش مصنوعی می تواند ساختار بازار کار را تغییر دهد. با جایگزینی مشاغل تکراری و روتین توسط ماشین ها، بیکاری ساختاری افزایش یافته و در نتیجه، رابطه سنتی بین تورم و بیکاری تضعیف می شود. این امر چالش هایی جدید برای سیاست گذاران پولی ایجاد می کند، زیرا ابزارهای سنتی مدیریت تورم و بیکاری ممکن است کارایی سابق خود را از دست بدهند. هوش مصنوعی با ارائه تحلیل های دقیق تر از ساختار بازار کار و عوامل مؤثر بر تورم، می تواند به بانک های مرکزی در تدوین سیاست های پولی مؤثرتر و سازگار با واقعیت های جدید کمک کند.

منحنی لافر و هوش مصنوعی

منحنی لافر رابطه ای نظری بین نرخ مالیات و درآمد مالیاتی دولت را به تصویر می کشد و نشان می دهد که درآمد مالیاتی در ابتدا با افزایش نرخ مالیات افزایش می یابد، اما پس از یک نقطه بهینه، افزایش بیشتر نرخ مالیات به کاهش درآمد مالیاتی منجر می شود. این منحنی برای سال ها در مباحث سیاست گذاری مالی مورد استفاده قرار گرفته است، اما تعیین نقطه بهینه آن همواره دشوار بوده است. هوش مصنوعی می تواند به مدل سازی دقیق تر این رابطه و پیش بینی بهینه تر درآمد مالیاتی کمک کند.

الگوریتم های یادگیری ماشین قادرند حجم عظیمی از داده های اقتصادی، مالیاتی و رفتاری را تحلیل کرده و الگوهای پیچیده ای را شناسایی کنند که نشان دهنده واکنش مودیان به تغییرات نرخ مالیات است. این تحلیل پیشرفته به دولت ها امکان می دهد تا نقطه بهینه منحنی لافر را با دقت بیشتری تخمین بزنند و سیاست های مالیاتی را به گونه ای تدوین کنند که هم درآمد مالیاتی را به حداکثر برسانند و هم از آسیب رساندن به فعالیت های اقتصادی جلوگیری کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند با شناسایی تقلب و فرار مالیاتی، شفافیت و کارایی در جمع آوری مالیات را به طور چشمگیری افزایش دهد. این قابلیت ها، بهینه سازی سیاست های مالیاتی را در عصر دیجیتال به سطحی بی سابقه ارتقا می بخشند.

هوش مصنوعی، اطلاعات نامتقارن و رفتار عقلانی/غیرعقلانی

یکی از بزرگترین چالش ها در نظریه های اقتصاد و مالی، پدیده اطلاعات نامتقارن است که می تواند منجر به ناکارآمدی های بازار و تصمیم گیری های غیربهینه شود. اطلاعات نامتقارن در شرایطی بروز می کند که یک طرف معامله اطلاعات بیشتری نسبت به طرف دیگر دارد. این امر می تواند به مشکلاتی نظیر انتخاب نامطلوب و خطر اخلاقی منجر شود. هوش مصنوعی با قابلیت های پردازش و تحلیل داده های کلان، پتانسیل چشمگیری برای کاهش این عدم تقارن و بهبود کارایی بازارها دارد. علاوه بر این، درک رفتار عقلانی و غیرعقلانی بازیگران اقتصادی نیز با کمک هوش مصنوعی متحول شده است.

انتخاب نامطلوب (کژگزینی) و هوش مصنوعی

انتخاب نامطلوب یا کژگزینی، مشکلی است که قبل از انجام معامله به دلیل عدم تقارن اطلاعات بروز می کند. به عنوان مثال، در بازار بیمه، افراد با ریسک بالا بیشتر تمایل به خرید بیمه دارند، در حالی که شرکت بیمه از این ریسک بالا آگاه نیست. این امر می تواند منجر به افزایش حق بیمه برای همه و در نهایت، خروج افراد با ریسک پایین از بازار شود. هوش مصنوعی با تحلیل داده های گسترده، می تواند به کاهش این عدم تقارن اطلاعات کمک کند.

در بازارهای بیمه، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند با تحلیل سوابق پزشکی، عادات زندگی و سایر داده های مرتبط، ریسک هر متقاضی را با دقت بیشتری ارزیابی کنند. در صنعت اعتباردهی، هوش مصنوعی با بررسی الگوهای خرج کردن، سابقه مالی و حتی رفتار آنلاین، می تواند اعتبار متقاضیان وام را به شکل بهینه تری تعیین کند. در فرآیند استخدام، هوش مصنوعی با تحلیل رزومه ها، مصاحبه های ویدیویی و حتی داده های رفتاری، می تواند نامزدهای مناسب تر را با دقت بیشتری شناسایی کند و از انتخاب نامطلوب جلوگیری نماید. نتیجه این کاربردها، افزایش کارایی بازار، کاهش ریسک و تخصیص منابع بهینه است.

خطر اخلاقی (کژمنشی) و هوش مصنوعی

خطر اخلاقی یا کژمنشی، مشکلی است که پس از انجام معامله به دلیل رفتارهای پنهان و عدم نظارت کافی بروز می کند. به عنوان مثال، فردی که بیمه شده است، ممکن است انگیزه کمتری برای احتیاط داشته باشد، زیرا هزینه های احتمالی بر عهده شرکت بیمه خواهد بود. این پدیده در قراردادها، بازارهای مالی و روابط نمایندگی-کارگزار رایج است. هوش مصنوعی قابلیت های بی نظیری در نظارت، تشخیص الگوهای رفتاری ریسکی و پیش بینی کژمنشی ارائه می دهد.

سیستم های هوش مصنوعی می توانند به طور مداوم تراکنش های مالی را رصد کرده و الگوهای غیرعادی یا مشکوک را شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده سوءاستفاده یا رفتارهای پرخطر باشند. در حوزه بیمه، هوش مصنوعی می تواند ادعاهای خسارت را با دقت بیشتری بررسی کرده و موارد تقلبی را تشخیص دهد. در مدیریت شرکت ها، ابزارهای هوش مصنوعی می توانند عملکرد مدیران را با شاخص های کلیدی مقایسه کرده و هرگونه انحراف از اهداف تعیین شده یا رفتارهای غیرمسئولانه را گزارش دهند. این قابلیت ها به کاهش هزینه های نظارت و افزایش انگیزه برای رفتارهای مطلوب منجر می شوند و به نروی، کارایی و سلامت بازارهای مالی را ارتقا می بخشند.

تخریب خلاق و هوش مصنوعی

تخریب خلاق، مفهومی است که توسط جوزف شومپیتر مطرح شد و به فرآیندی اشاره دارد که در آن نوآوری های جدید، صنایع، محصولات و مدل های کسب وکار قدیمی را منسوخ کرده و جایگزین آن ها می شوند. این فرآیند نیروی محرکه رشد و تحول اقتصادی است. هوش مصنوعی فرآیند تخریب و خلق را در صنایع مختلف تسریع و تشدید می کند.

ظهور شرکت های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی که خدمات و محصولات کاملاً نوینی را ارائه می دهند، نمونه بارز این تخریب خلاق است. این شرکت ها با بهره گیری از هوش مصنوعی، می توانند با سرعت و مقیاسی بی سابقه رشد کنند و رقابت را در بازارهای سنتی به چالش بکشند. از سوی دیگر، بسیاری از صنایع سنتی که نتوانند خود را با این تحولات وفق دهند، در معرض منسوخ شدن قرار می گیرند. اتوماسیون هوشمند، نیاز به نیروی کار انسانی را در برخی بخش ها کاهش داده و منجر به تغییر ساختار اشتغال می شود. این پدیده، نوآوری را به شدت افزایش داده، رقابت را تشدید می کند و ساختار بازار را به سمت پویایی بیشتر و ظهور بازیگران جدید سوق می دهد. در عین حال، چالش هایی نظیر نیاز به بازآموزی نیروی کار و مدیریت گذار اقتصادی را نیز به همراه دارد.

تئوری نمایندگی و هوش مصنوعی

تئوری نمایندگی به مشکلاتی می پردازد که زمانی رخ می دهد که یک فرد (نماینده) از طرف فرد دیگری (اصیل) تصمیمی می گیرد و منافع این دو لزوماً هم راستا نیست. این مشکل در روابط بین سهامداران و مدیران شرکت ها، یا دولت و نهادهای تحت نظارت آن رایج است. هوش مصنوعی می تواند با افزایش شفافیت، نظارت و بهینه سازی قراردادها، مشکلات نمایندگی را به طور قابل توجهی کاهش دهد.

سیستم های هوش مصنوعی قادرند عملکرد نمایندگان را به طور مداوم رصد کرده و با شاخص های عملکردی کلیدی (KPIs) مقایسه کنند. برای مثال، در یک شرکت، هوش مصنوعی می تواند عملکرد مدیران را در بخش های مختلف ارزیابی کرده و هرگونه ناکارآمدی یا تصمیمات مغایر با منافع سهامداران را شناسایی کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند به طراحی قراردادهایی کمک کند که انگیزه های نماینده و اصیل را بهتر هم راستا سازند. با تحلیل داده های رفتاری و نتایج عملکردی، هوش مصنوعی می تواند ساختار پاداش ها و جریمه ها را به گونه ای بهینه کند که نماینده همواره به دنبال منافع اصیل باشد. این امر منجر به کاهش هزینه های نظارت، افزایش پاسخگویی و بهبود حاکمیت شرکتی می شود.

تئوری مشروعیت و شکاف مشروعیت با هوش مصنوعی

تئوری مشروعیت به این موضوع می پردازد که چگونه نهادها و تصمیمات آن ها توسط جامعه پذیرفته می شوند و مشروعیت کسب می کنند. مشروعیت برای بقا و کارآمدی هر نهاد، اعم از دولت، شرکت ها یا سازمان های بین المللی، حیاتی است. استفاده از هوش مصنوعی می تواند تأثیرات دوگانه ای بر مشروعیت تصمیمات اقتصادی و سازمانی داشته باشد.

از یک سو، هوش مصنوعی می تواند با داده محوری، شفافیت و عینیت در تصمیم گیری ها، مشروعیت را افزایش دهد. تصمیماتی که بر اساس تحلیل های دقیق هوش مصنوعی و به دور از سوگیری های انسانی اتخاذ می شوند، می توانند از اعتبار بیشتری نزد افکار عمومی برخوردار باشند. برای مثال، در تخصیص منابع یا تعیین سیاست ها، استفاده از هوش مصنوعی می تواند این تصور را ایجاد کند که تصمیمات عادلانه تر و کارآمدتر هستند. از سوی دیگر، چالش های جدیدی در زمینه اخلاق، عدالت و مسئولیت پذیری هوش مصنوعی مطرح می شود. مسائلی نظیر سوگیری در الگوریتم ها، عدم شفافیت در نحوه عملکرد سیستم های هوش مصنوعی (جعبه سیاه) و نگرانی ها در مورد حفظ حریم خصوصی می توانند به ایجاد شکاف مشروعیت منجر شوند. برای حفظ و افزایش مشروعیت، لازم است که استفاده از هوش مصنوعی با اصول اخلاقی قوی، مقررات شفاف و مشارکت عمومی همراه باشد تا اعتماد عمومی در پذیرش این فناوری های نوین حفظ شود.

نتیجه گیری و پیام های کلیدی: آینده ای هوشمند برای اقتصاد و مالی

همانطور که در این خلاصه جامع از کتاب «هوش مصنوعی در تئوری های اقتصاد و مالی» مورد بررسی قرار گرفت، هوش مصنوعی دیگر تنها یک ابزار تکنولوژیک صرف نیست، بلکه به نیروی محرکه ای تبدیل شده است که نیازمند بازنگری در فهم سنتی ما از اقتصاد و مالی است. شیلیدزی ماروالا و تانکیسو مولوی به وضوح نشان می دهند که چگونه هوش مصنوعی می تواند به تحلیل دقیق تر، پیش بینی های بهتر و تصمیم گیری های کارآمدتر در همه سطوح کمک کند، از بازارهای کلان اقتصادی گرفته تا پیچیدگی های بازارهای مالی و مسائل ناشی از اطلاعات نامتقارن.
نویسندگان با بررسی موشکافانه نظریه هایی چون مدل رشد سولو، مزیت نسبی، منحنی فیلیپس، انتخاب نامطلوب و تخریب خلاق، چارچوبی نظری برای درک پیامدهای هوش مصنوعی در این حوزه ها ارائه می دهند. کتاب نشان می دهد که هوش مصنوعی چگونه می تواند بهره وری را افزایش دهد، ساختار بازار کار و تجارت را تغییر دهد، به حل مشکلات ناسازگاری پویا و خطر اخلاقی کمک کند و حتی در مفهوم مشروعیت نهادها تحول ایجاد کند.

این کتاب یک راهنمای ضروری برای درک همبستگی پیچیده و پویا بین هوش مصنوعی و تئوری های اقتصادی و مالی است. تأکید آن بر چگونگی بازنگری و بازتعریف مدل های موجود در پرتو قابلیت های هوش مصنوعی، آن را به منبعی ارزشمند برای هر کسی که به آینده اقتصاد و مالی می اندیشد، تبدیل می کند. برای تمامی ذینفعان، از سیاست گذاران و متخصصان گرفته تا دانشجویان و پژوهشگران، درک عمیق این تحولات حیاتی است تا بتوانند برای آینده ای که هوش مصنوعی نقش محوری در آن ایفا می کند، آماده شوند. برای جزئیات عمیق تر، تحلیل های کامل و بینش های جامع تر که می تواند در مسیر تصمیم گیری و پژوهش های آتی راهگشا باشد، مطالعه نسخه اصلی کتاب «هوش مصنوعی در تئوری های اقتصاد و مالی ( نویسنده شیلیدزی ماروالا، تانکیسو مولوی )» به شدت توصیه می شود.