Lisansüstü okul. Sinir ağımın regresyon modelimden %20 daha iyi performans gösterdiği o test çalışmasını hâlâ hatırlıyorum. Şaka değil - haftalarca ekonometri derslerini ve cüzdan dolusu ders kitabını bitirmiştim. O an mı? Bir ampul yandı. Yapay zeka, karmaşıklık karmaşıklaştığında - belirsizlik, davranış ve kalıp kaosu biriktiğinde - devreye girdi.
-
Desen tanıma: Derin ağlar, özellik okyanuslarında gezinir ve ekonomistlerin tespit etmesi için binlerce kahveye ihtiyaç duyacağı korelasyonları bulur [1].
-
Veri sindirimi: Değişkenleri elle seçmeyi unutun - ML motorları tüm büfeyi yiyip bitirir [1].
-
Doğrusal olmayan analiz: Sebep ve sonuç zikzak çizdiğinde gözlerini kırpmazlar. Eşik etkileri mi? Asimetri mi? Anladılar [2].
-
Otomasyon: Boru hattı sihri. Temizlik, eğitim, ayarlama - hiç uyumayan stajyerlere sahip olmak gibi.
Elbette, biz hâlâ önyargının kaynak koduyuz. Ona yanlış öğretirsek, o da yanlış öğrenir. O emoji göz kırpması mı? Kesinlikle haklı. 😉
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Yapay zekanın yerini alamayacağı ve yerini alacağı işler
Yapay zekanın mevcut ve gelecekteki işler üzerindeki etkisinin küresel analizi.
🔗 Finans soruları için en iyi yapay zeka
Akıllı ve doğru finansal içgörüler sağlayan en iyi yapay zeka araçları.
🔗 İş stratejisi için yapay zeka destekli talep tahmin araçları
İşletmelerin talebi tahmin etmesine ve stratejileri etkili bir şekilde planlamasına yardımcı olan araçlar.
Karşılaştırma Tablosu: Ekonomi için Yapay Zeka Araçları
| Araç/Platform | Kimler İçin? | Fiyat | Neden İşe Yarıyor/Notlar |
|---|---|---|---|
| A.IEkonomist (Salesforce) | Politika tasarımcıları | Ücretsiz (açık kaynak) | RL modelleri, daha iyi vergi planlarına ulaşmak için deneme yanılma yöntemini kullanıyor [3] |
| H2O.ai | Veri bilimcileri ve analistleri | $$$ (değişken) | Sürükle-bırak özelliği açıklanabilirlikle buluşuyor - harika bir kombinasyon |
| Google AutoML | Akademisyenler, yeni kurulan şirketler | Orta menzilli | Tıklarsınız, öğrenir. Tam yığın, kod isteğe bağlı ML |
| Ekonometri Araç Kutusu (MATLAB) | Araştırmacılar ve öğrenciler | $$ | Eski usul yapay zekayla buluşuyor - hibrit yaklaşımlar memnuniyetle karşılanıyor |
| OpenAI'nin GPT modelleri | Genel kullanım | Freemium | Özetleyin. Simüle edin. Tartışmanın her iki tarafını da savunun. |
| EconML (Microsoft) | Uygulamalı araştırmacılar | Özgür | Ciddi dişlere sahip nedensel çıkarım araç seti |
Tahmini Modelleme Yenileniyor 🧠
Gerileme iyi bir seyir izledi. Ama yıl 2025 ve:
-
Sinir ağları Artık ekonomik değişimleri dalga sörfçüleri gibi değerlendiriyorlar - enflasyonu inanılmaz bir zamanlamayla tahmin ediyorlar [2].
-
NLP boru hatları Tüketici gerginliğini ve gizli duygu artışlarını tespit etmek için Reddit ve Reuters'ı araştırın.
-
Ajan tabanlı modeller varsayımda bulunmayın - her türlü olasılığı test ediyorlar, tüm toplumları bilgisayar ortamında yönetiyorlar.
Sonuç? Ölçümü kimin yaptığına bağlı olarak, tahminlerde %25'lik bir düşüş beklentileri karşılamıyor [2]. Daha az tahmin. Daha gerçekçi gelecek tahminleri.
Davranışsal Ekonomi Makine Öğrenmesiyle Buluşuyor
İşte tam bu noktada işler... tuhaflaşıyor. Ama harika.
-
Mantıksız kalıplar:Kümeler tüketicilerin insan gibi davranmasıyla ortaya çıkar.
-
Karar yorgunluğu:Bir kişi ne kadar uzun süre alışveriş yaparsa, seçimleri o kadar kötü olur.Modeller solmayı yakalıyor.
-
Mikro-makro bağlantılar: Kahve alışverişiniz mi? Bunlar veri. Peki ya bir araya getirildiğinde? İlk sinyaller - güçlü sinyaller.
Ve bir de dinamik fiyatlandırma var; alışveriş sepetiniz her saniye değişiyor. Ürkütücü mü? Belki. Ama işe yarıyor.
Ekonomik Politika Tasarımında Yapay Zeka
Politika modellemesi artık elektronik tablolara sıkışıp kalmıyor.
“AI Economist ortamı, statik temel değerlere kıyasla eşitliği ve üretkenliği %16 oranında artıran ilerici vergi politikaları öğrendi” [3].
Basitçe söylemek gerekirse: algoritmalar hükümetlerle deneme yanılma yöntemiyle oynadı ve daha iyi vergi düzenlemeleri ortaya çıkardı. Bütçe kısıtlamaları hâlâ geçerli. Ancak artık politikayı gerçek ekonomilere uygulamadan önce kodda prototip haline getirebilirsiniz.
Gerçek Dünya Ekonomik Uygulamaları 🌍
Bunların hiçbiri buhar yazılım değil. Sessizce, verimli bir şekilde, her yere yayılıyor:
-
Merkez bankaları Finansal çatlaklar genişlemeden önce bunları araştırmak için ML odaklı stres modellerini kullanın [2].
-
Perakendeciler [4] Tahmini yeniden stoklama sistemleri ile stokta kalmama oranlarını azaltın.
-
Kredi puanlayıcıları Daha fazla insana kredi kapısı açmak için alternatif verileri (örneğin telefon faturanızı) kullanın.
-
İşgücü analistleri Yetenek açığını önlemek için iş ilanı akışlarını şahinler gibi izleyin.
Bu bir günde olacak bir şey değil. Şimdi.
Sınırlamalar ve Etik Kara Mayınları
Gerçekçiliğin soğuk bir dokunuşunun zamanı geldi:
-
Önyargı amplifikasyonu: Veri kümeniz kirliyse, tahminleriniz de kirlidir. Daha da kötüsü, ölçeklenebilirler [5].
-
Opaklık: Açıklayamıyor musunuz? Kullanmayın. Yüksek riskli görüşmelerde şeffaflık gerekir.
-
Rakip oyun: Botlar modelinizle oynuyor mu? Evet, riskli.
Yani evet, etik sadece felsefi değil, aynı zamanda yapısal bir şeydir. Sınırlar önemlidir.
Ekonomi Çalışmalarınızda Yapay Zekayı Nasıl Kullanmaya Başlayabilirsiniz?
Doktora veya nöral implanta ihtiyacınız yok. Sadece:
-
Python ile rahatlayın - pandas, scikit-learn, TensorFlow. Gerçek MVP'ler onlar.
-
Açık veri kasalarına baskın yapın - Kaggle, IMF, Dünya Bankası. Hepsi altın dolu.
-
Defterlerde tamirat yapmak - Google Colab, kurulum gerektirmeyen oyun alanınızdır.
-
Düşünürleri takip edin - X (öhö, eskiden Twitter'dı) ve Substack'te hazine haritaları var.
Bozuk bir Reddit duygu analizcisi bile size Bloomberg terminalinin söyleyemeyeceği bir şey söyleyebilir.
Gelecek Mükemmel Değil, Tahmin Edicidir
Yapay zeka bir mucize değil. Peki ya meraklı bir ekonomistin elinde? İncelik, öngörü ve hız için bir araç seti. Sezgiyi hesaplamayla birleştirin, artık tahmin etmek yerine öngörüde bulunun.
📉📈
Resmi AI Asistan Mağazasında En Son Yapay Zekayı Bulun
Hakkımızda
Referanslar
-
Mullainathan, S. ve Spiess, J. (2017). Makine Öğrenmesi: Uygulamalı Ekonometrik Bir Yaklaşım. Ekonomik Perspektifler Dergisi, 31(2), 87–106. Bağlantı
-
Majithia, C. ve Doyle, B. (2020). Yapay Zeka Ekonomik Tahminleri Nasıl Dönüştürebilir?. IMF. Bağlantı
-
Wu, J., Jiang, X. ve Leahy, K. (2020). Yapay Zeka Ekonomisti: Yapay Zeka Destekli Vergi Politikalarıyla Eşitlik ve Verimliliğin Artırılması. NöroIPS. Bağlantı
-
McKinsey & Şirketi. (2021). Yapay Zeka Perakende Sektörünün Tedarik Zinciri Zorluklarını Nasıl Çözüyor?. Bağlantı
-
Angwin, J., Larson, J., Kirchner, L. ve Mattu, S. (2016). Makine Önyargısı. ProPublica. Bağlantı