Експерти дискутують, чи вплинули чат-боти штучного інтелекту на незвичні підрахунки тарифів Трампа.

Огляд

Нещодавно виникли суперечки щодо методу, використаного адміністрацією Трампа для розрахунку взаємних тарифів. Критики вважають, що спрощений і, можливо, недосконалий підрахунок тарифів для понад 60 країн міг бути вплинутий автоматизованими даними — можливо, навіть тими, що генеруються штучними інтелектами. Тарифи, які планується ввести 5 квітня з базовою ставкою у 10 відсотків і досягненням піку близько 50 відсотків 9 квітня для певних країн, були спрямовані на держави з найбільшими торговими дефіцитами щодо Сполучених Штатів.

Серед незрозумілих позицій у списку тарифів є незаселені острови, які, незважаючи на наявність дикої природи, такої як пінгвіни, не реєструють значних експорту до США. Ці дивні факти лише підкреслили питання щодо походження вихідних даних і можливого внеску автоматизованих інструментів, таких як ChatGPT, Gemini, Claude або Grok, у формулу тарифів.

Методи розрахунку тарифів під пильним оком

Економісти та експерти з торгівлі уважно проаналізували методику розрахунку, що використовувалася адміністрацією. Замість того щоб враховувати комплексний огляд міжнародної торгової динаміки, підхід, здається, зосереджується виключно на торговому дефіциті в товарах, ігноруючи профіцит у секторі послуг. Як зазначив економіст Джеймс Суровієцький у X (раніше Twitter), формула адміністрації передбачає ділення дефіциту торгівлі товарами на обсяги експорту країни до США. Суровієцький назвав цей спрощений метод не лише “дурним і оманливим”, але й небезпечним, оскільки може призвести до непередбачуваних економічних наслідків, включаючи раптове зростання цін для американських споживачів і бізнесу.

• Цілісність даних: Економічні аналітики наголошують, що ігнорування сектора послуг може спотворити фактичну динаміку двосторонньої торгівлі.
• Складність торгових показників: Справжні торгові баланси враховують складну взаємодію нетарифних бар’єрів і якісних факторів, які не піддаються простому арифметичному обчисленню.
• Ризики автоматизації: Використання автоматизованих інструментів без належного контролю може призвести до помилок і аномалій, таких як тарифи на географічно незначні або незаселені території.

Чутки про участь чатботів та думки експертів

Соціальні мережі переповнені спекуляціями про те, що адміністрація Трампа могла покладатися на дані, згенеровані чатботами, для цих розрахунків. Скриншоти, поширені на платформах, таких як Bluesky, показують, що кілька популярних чатботів — ChatGPT, Gemini, Claude і Grok — пропонують подібні спрощені методи, коли їх запитують за фразами, що нагадують публічні заяви адміністрації про тарифи. Ці чатботи також випустили застереження про спрощення складної природи міжнародної торгівлі.

Наприклад, ChatGPT прямо зазначив, що його спрощений метод “ігнорує складні динаміки міжнародної торгівлі.” Аналогічно, Gemini та Claude попередили, що торгові дефіцити самі по собі не є ознакою несправедливих торгових практик і що тарифи мають багатогранний економічний вплив, включаючи можливість помсти та каскадних підвищень цін. Ці міркування підкреслюють важливість використання нюансованих, багатофакторних аналітичних інструментів замість покладання на прості розрахунки співвідношень.

Технологічні основи та ШІ у формуванні політики

Ідея про те, що інструмент штучного інтелекту може непрямо вплинути на національну економічну політику, є як цікавою, так і тривожною. Сучасні чатботи працюють на основі складних алгоритмів машинного навчання, які використовують величезні набори даних і обчислювальні моделі. Коли ці системи генерують результати на основі історичних даних і запитів користувачів, іноді вони можуть зійтися на спрощених рішеннях, які не враховують нові економічні змінні, регуляторні нюанси або нові світові тенденції.

Крім того, потенційне використання чатботів у аналізі політики високого ризику викликає питання щодо цілісності даних і потреби в людському контролі. Державні органи, які використовують ШІ, повинні балансувати між швидкістю та ефективністю автоматизації та точністю, яка виходить з експертного аналізу.

Глибший аналіз: економічні та технічні перспективи

Кілька експертів зазначили, що хоча моделі ШІ та машинного навчання можуть надавати попередні прогнози або симуляції, їх слід доповнювати ретельним економетричним аналізом, специфічним для галузі. Нинішня суперечка висвітлює ширшу проблему, з якою стикаються багато політиків: напруженість між використанням передових технологій і забезпеченням того, щоб традиційні економічні складнощі не були спрощені.

Глибший технічний аналіз показує, що будь-яка модель тарифів повинна включати такі компоненти:

• Аналіз у кількох секторах: Інтеграція даних з товарних та сервісних секторів для відображення цілісної природи торгових відносин.
• Нетарифні бар’єри: Включення таких факторів, як імпортні квоти, дотації та регуляторні обмеження, що впливають на торгові потоки.
• Динамічне моделювання: Використання аналізу часових рядів та машинного навчання для коригування параметрів залежно від реальних глобальних економічних змін.
• Сценарні симуляції: Проведення симуляцій для прогнозування короткострокових і довгострокових наслідків реалізації тарифів на внутрішніх ринках та міжнародних торгових партнерів.

Дивлячись вперед: наслідки та напрямки політики в майбутньому

Критики стверджують, що цей автоматизований підхід — або, принаймні, підхід, натхненний даними чатботів — може спростити складні торгові відносини, що призведе до політики, яка може завдати шкоди американському бізнесу та споживачам. Зростаючи занепокоєння щодо економічних наслідків, адміністрація Трампа стикається з дедалі більшим тиском, щоб підкріпити свою модель міцними, перевіреними даними, які виходять за межі простих арифметичних обчислень.

У міру продовження обговорень серед політиків, економістів та технологічних експертів зростає консенсус щодо термінової необхідності в більш складних інструментах, які можуть з’єднати розрив між обчислювальною ефективністю та економічною складністю. Дебати також вказують на майбутнє, в якому ШІ відіграватиме дедалі важливішу роль у розробці політики, якщо його результати будуть ретельно контекстуалізовані експертами з предмету.

У найближчі місяці подальші роз’яснення від торгових чиновників та додаткові технічні аудити, ймовірно, проллють більше світла на те, чи внесли чатботи свій внесок у модель тарифів, і якщо так, то як краще використовувати ШІ у формуванні майбутньої економічної політики, яка захищає та сприяє стійкому зростанню.

Висновок

Хоча чутки про участь чатботів у розрахунках тарифів адміністрації Трампа залишаються непідтвердженими, ця суперечка відкрила ширшу розмову про перетворення ШІ та економічної політики. Оскільки технології та світова торгівля продовжують еволюціонувати, необхідність у точному, комплексному моделюванні стає критично важливою, одночасно забезпечуючи, щоб автоматизація не підривала нюанси міжнародної торгівлі.