Epistemic Scarcity: The Economics of Unresolvable Unknowns
Craig S Wright
本文介绍了人工智能和算法治理的实践分析,挑战了关于机器系统维持经济和认识秩序的能力的假设。 利用Misasian的先验推理和奥地利创业理论,我们认为人工智能系统无法执行经济协调的核心功能:解释目的,发现手段,并通过价格传达主观价值。 当新古典主义和行为模型将决策视为约束下的优化时,我们将它们定义为不确定性下的目的性行为。 我们批评占主导地位的道德人工智能框架,如公平,问责制和透明度(FAT)作为建构主义理性主义的延伸,这与基于自愿行动和财产权的自由主义秩序相冲突。 试图在算法中编码道德推理反映了对道德和经济学的误解。 无论多么复杂,人工智能系统都不能产生规范、解释机构或承担责任。 它们仍然是不透明的,错位的,惰性的。 使用认识论稀缺的概念,我们探索信息丰富如何降低真理辨别,使企业家洞察力和软极权主义成为可能。 我们的分析以文明主张结束:关于人工智能的争论涉及人类自主的未来,制度进化和理性选择。 奥地利的传统,专注于行动,主观性和自发秩序,为不断上升的计算社会控制提供了唯一连贯的替代方案。
This paper presents a praxeological analysis of artificial intelligence and algorithmic governance, challenging assumptions about the capacity of machine systems to sustain economic and epistemic order. Drawing on Misesian a priori reasoning and Austrian theories of entrepreneurship, we argue that AI systems are incapable of performing the core functions of economic coordination: interpreting ends, discovering means, and communicating subjective value through prices. Where neoclassical and behav...