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予測とナウキャスティング

機械学習は使われているが、主役にはなっていない。ドイツの中央銀行はインフレ、金利、財政支出のモデル化に使っているが、伝統的な手法より常に優れているわけではなく、専門家の知識に取って代わるものではないとしている。中央銀行の調査は、ナウキャスティングを最も進んだAIの用途の一つに挙げる一方で、本格的な規模に達した用途はおよそ4分の1にとどまるとしている。そして米連邦準備制度のスタッフは、言語モデルが速報値と改定値を混同し、まだ公表されていないデータを前提にすることを見いだした。

中央銀行自身の説明と、スタッフによる一つの研究である。実務での予測の精度も、エコノミストの時間も測っていない。

データ作業とモデル化

AIはコードと確認作業を助けるが、任せきりにすると失敗する。公表された結果を再現した研究者288人のランダム化研究では、人間のチームは、AIを最小限に指示するだけのチームより成功率が57パーセンテージポイント高く、AI支援のチームと同程度で、重大な誤りをより多く見つけた。米連邦準備制度は、職員のコーディングと研究を助けるためにAIを使っているとしている。

2024年のモデルを使った一つの実験と、一つの機関の発言である。より新しい道具ならもっとうまくいくかもしれない。

政策の分析と助言

決定は人に残っている。米連邦準備制度の理事は、政策委員会は政策の策定や決定にAIを使っておらず、職員の執筆、コーディング、研究を補助するためだけに使っていると述べ、多くのAIの道具はまだ実運用の段階にないとも述べた。

一つの中央銀行の発言である。ほかの機関でブリーフィングがどう起草されているかは示していない。

研究と執筆

推定である。中央銀行は職員の執筆と研究を助けるためにAIを使っていると報告しており、中央銀行の調査は、AIの応用が最も進んだ分野の一つに経済研究を挙げている。執筆のどれだけがAIに移ったかを測った記録は見つかっていない。

機関の説明からの推定である。研究の成果物の量や質を測った記録はない。