Fase 2, come orientarsi fra tasse e sussidi? Ecco il simulatore degli scenari - CorCom

LA PIATTAFORMA

Fase 2, come orientarsi fra tasse e sussidi? Ecco il simulatore degli scenari

Salesforce lancia AI Economist, un sistema basato sull’intelligenza artificiale in grado di offrire le risposte più adeguate tenendo conto di una serie di parametri. “Diamo ai governi la possibilità di prevedere gli impatti delle politiche fiscali”

15 Mag 2020

L. O.

Massimizzare il reddito minimizzando gli sforzi e ottimizzare tasse e sussidi: un algoritmo suggerirà come. E’ l’obiettivo di AI Economist, nuovo progetto di ricerca firmato Salesforce, che analizza come migliorare lo sviluppo economico utilizzando l’intelligenza artificiale, ottimizzando produttività e uguaglianza sociale per tutti. Il framework è progettato per simulare in parallelo milioni di anni di economia e, così facendo, aiutare economisti, governi e istituzioni a ideare politiche fiscali che ottimizzino l’impatto sociale nel mondo reale.

Secondo l’azienda, il sistema utilizzato potrebbe essere applicato anche alla gestione delle conseguenze economiche del Covid-19.

Guidato da Richard Socher, Chief Scientist e Head of Research di Salesforce, il team di ricerca ha creato un modello “più efficace – fa sapere una nota – del 16% rispetto ai principali modelli fiscali esistenti”. Salesforce ha scelto di rendere pubblica la ricerca come primo passo per garantire benefici ad altri ricercatori, senza depositare il brevetto.

Con AI Economist vengono applicati algoritmi di Reinforcement Learning per scoprire come nuovi modelli possono ridurre le disuguaglianze, migliorare la produttività economica e, in ultima analisi, rendere il mondo un posto migliore.

Come funziona AI Economist

Tasse e sussidi i temi top dal momento, si legge nella nota, che “implementare politiche fiscali ottimali per il raggiungimento di una vasta gamma di obiettivi sociali, come il compromesso tra uguaglianza e produttività” è uno degli obiettivi più sfidanti da raggiungere. Il Reinforcement Learning fornisce una simulazione e una soluzione basata sui dati per la definizione di imposte ottimali per un determinato obiettivo socio-economico. AI Economist può prevedere per esempio in che modo le persone reagirebbero realmente a una nuova tassa.

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L’intelligenza artificiale aiuta a modellare tale complessità e un ampio spettro di altri comportamenti, offrendo agli economisti e ai responsabili politici strumenti aggiuntivi su cui possono basare le loro decisioni.

Le opportunità del progetto AI Economist

Le simulazioni economiche possono tener conto del comportamento umano utilizzando il mondo reale, tramite dati umani. Attraverso algoritmi di RL, il sistema potrebbe portare a politiche economiche progettate dall’intelligenza artificiale che potrebbero aiutare ad accelerare la reale ripresa economica globale.

Dai primi esperimenti è emerso come AI Economist migliori il bilanciamento tra uguaglianza e produttività di almeno il 16% rispetto a un adattamento della formula fiscale di Saez (un importante framework) delle aliquote federali statunitensi e del libero mercato (senza tasse). AI Economist impara a stabilire diversi schemi fiscali: aliquote fiscali più alte e aliquote più basse per i redditi medi, che producono sussidi netti più elevati per i redditi bassi.

“In questo momento, i governi stanno prendendo decisioni economiche concrete basate su modelli avanzati – afferma Richard Socher -. L’obiettivo di AI Economist è quello di offrire ai paesi la possibilità di prevedere le ramificazioni delle loro politiche fiscali e quindi di elaborare quelle migliori e trasparenti. Inoltre, questi nuovi modelli basati sulla simulazione sono in grado di ottimizzare molteplici nuovi obiettivi che incorporano risultati sociali e ambientali pur mantenendo un focus sulla produttività complessiva. La speranza – conclude Socher – è che gli economisti vedano il modello per quello che è: uno strumento che offre a loro e ai governi capacità di modellazione senza precedenti per migliorare la ricerca e le ipotesi da sviluppare”.

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