סימולציה של ועדת הפדרל ריזרב: איך חוקרים השתמשו ב-AI כדי לדמות קבלת החלטות כלכליות
חוקרים מאוניברסיטת ג'ורג' וושינגטון פיתחו מודל AI המדמה ישיבות של ועדת הפדרל ריזרב. המודל משלב תורת משחקים עם סוכני LLM לשיחות טבעיות, ומדגים כיצד לחצים פוליטיים משפיעים על דינמיקת הצבעות. הממצאים מצביעים על יישומים עתידיים במודלים לקבלת החלטות ארגוניות.
מחקר פורץ דרך: AI מדמה ישיבות ועדת הפדרל ריזרב
חוקרים מאוניברסיטת ג'ורג' וושינגטון יצרו מודל AI המדמה את תהליך קבלת ההחלטות של הוועדה הפדרלית לשוק החופשי (FOMC) בבנק המרכזי האמריקאי. הפרויקט, שנקרא "FOMC in silico", משתמש בסוכני בינה מלאכותית המדמים את חברי הוועדה על סמך:
- עמדות קודמות בנושאי מדיניות פיסקלית
- היסטוריית הצבעות
- נאומים ופרסומים תקשורתיים
שתי שיטות סימולציה משולבות
החוקרות סופיה קזיניק וטרה סינקלר השתמשו במתודולוגיה דו-מסלולית ייחודית:
-
מודל תורת המשחקים (Rational track):
- עדכון אמונות באמצעות הסקה בייסיאנית
- הצבעות לאיזון שיווי משקל
-
סימולציית שפה טבעית (Behavioral track):
- דיוני ועדה באמצעות LLM
- שיקולים מבוססי שפה טבעית
- השפעת נורמות מוסדיות והטרוגניות אישיות
"שילוב זה מאפשר ללכוד הן את המימד הרציונלי והן את ההתנהגותי בתהליך קבלת החלטות", מסבירות החוקרות במאמר.
תרחישי לחץ פוליטי
הסימולציה כללה תרחישים של לחצים פוליטיים על היו"ר ג'רום פאוול:
- ירידה במשקל ההשפעה של היו"ר
- הטיה "יונית" (Dovish) בהצעות המדיניות
- שינויים במיקום חברי הוועדה עקב חששות קריירה
השלכות עתידיות
המחקר מצביע על פוטנציאל לשימוש בטכנולוגיות דומות ב:
- דיוני רו"ח בתאגידים
- פגישות דירקטוריונים
- תהליכי קבלת החלטות ארגוניים
"זה מספק חלון חדש להבנת דינמיקות קבלת החלטות בקבוצות עם אינטרסים מגוונים", מסכמות החוקרות.
מקורות