geçenlerde bir arkadaşım "(bkz: yapay zeka modelleri) ile makroekonomi arasında ne alaka?" diye sordu. aslında ikisi de aynı soruyu soruyor: kaynaklar kimin elinde toplanıyor ve bu toplanma toplamda nasıl bir davranış üretiyor? makroekonomi, milyonlarca bireysel kararın toplamda nasıl bir davranış ürettiğini anlamaya çalışırken, tam da bu toplamın hiçbir bireyin niyetine benzemediğini fark eder. yapay zeka modelleri de benzer bir yerde duruyor: milyarlarca parametrenin toplamı, tek bir nöronun "ne düşündüğüne" benzemeyen bir çıktı üretiyor. ikisi de bir geri besleme döngüsü içinde çalışıyor; biri piyasa sinyalleriyle, diğeri gradient descent ile kendini güncelliyor. (bkz: geri besleme döngüsü)
zamanında yazdığımız gibi (bkz: #KkhKDcMcuLLfjGuXvV6vB) makroekonomi ile bulut bilişim, ölçek ve soyutlama katmanı dışında şaşırtıcı biçimde aynı soruyu sorar. aynı şey yapay zeka modelleri için de geçerli. bir merkez bankası faiz kararı, aslında bir tür hyperparameter tuning'dir: enflasyon ve işsizlik arasındaki trade-off'u minimize etmeye çalışırsın ama modelin gerçek dünyayı ne kadar temsil ettiği tartışmalıdır. tıpkı bir llm'in eğitim verisindeki önyargıları taşıması gibi, makroekonomik modeller de tarihsel verinin gölgesinde kalır. ikisi de overfitting'e açıktır: geçmişte iyi çalışan bir politika faizi ya da bir attention mekanizması, yeni koşullarda çöker. bu yüzden ikisinde de asıl mesele "model ne kadar zeki?" değil, "model ne kadar adapte olabiliyor?" sorusudur. yapay zeka modelleri ile makroekonomi arasındaki asıl benzerlik matematiksel değil epistemolojik: ikisi de karmaşık sistemleri anlamaya çalışırken kendi soyutlamalarının kurbanı oluyor. bir merkez bankası "yumuşak iniş" derken, bir yapay zeka araştırmacısı "genel zeka" derken aynı iyimserliği paylaşıyor. ikisi de bir noktada kara kutu'ya dönüşüyor ve o noktadan sonra güven mi yoksa şüphe mi? işte bütün mesele bu.