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北京理工大学2025年计算机科学与技术（军用计算机）试验班人工智能与经济学试题及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

请简述人工智能在经济学研究中能够发挥哪些主要作用？结合具体例子说明机器学习或深度学习技术如何应用于解决一个经济学问题（如市场预测、消费者行为分析、政策评估等）。

二、

讨论人工智能技术的广泛应用可能对宏观经济产生哪些深远影响。请从生产力、就业结构、收入分配、经济增长模式等方面进行分析，并指出可能伴随的挑战与风险。

三、

什么是算法偏见？请解释算法偏见在人工智能经济应用中可能的表现形式（例如在信贷审批、招聘筛选、价格设定等方面），并分析其对市场效率、公平性和社会福利的潜在影响。

四、

考虑一个利用人工智能进行个性化商品推荐的经济场景。请从消费者理论、信息经济学和平台经济的角度，分析这种推荐机制如何影响消费者的选择、生产者的利润以及市场整体效率。同时，思考可能存在的负外部性或市场势力问题。

五、

博弈论是经济学的重要分析工具。请阐述如何运用博弈论的基本概念（如纳什均衡、子博弈完美均衡、贝叶斯纳什均衡等）来分析人工智能参与的经济决策过程（例如，AI驱动的拍卖、AI在供应链谈判中的作用、AI与人类在市场竞争中的互动等）。选择一个具体场景进行详细说明。

六、

七、

数据是人工智能发展的核心要素。在人工智能与经济学交叉的研究与应用中，数据隐私保护与数据开放利用之间常常存在张力。请探讨这种张力，分析在利用大数据进行经济分析或AI应用开发时，应如何平衡数据利用效率与个人隐私保护之间的关系？可以结合信息经济学或相关法律法规进行讨论。

八、

设想一个未来智能城市中的场景，人工智能技术被广泛应用于交通管理、能源分配、公共安全和社会服务等领域。请从资源配置效率、社会福利最大化以及公共决策科学化等经济学角度，评价该场景下人工智能应用的潜在价值，并指出可能存在的经济成本、伦理困境或治理挑战。

试卷答案

一、

*数据驱动分析：AI，特别是机器学习，能够处理和分析海量、高维度的经济数据（如交易记录、社交媒体信息、卫星图像等），发现传统统计方法难以捕捉的复杂模式和非线性关系。例如，利用自然语言处理（NLP）分析新闻文本和社交媒体情绪，可以实时捕捉市场预期变化；利用图计算分析交易网络，可以识别市场操纵或洗钱行为。

*复杂模型构建：AI可以辅助构建或估计复杂的经济学模型，处理现实世界中的非线性、动态性和随机性。例如，使用深度学习模型模拟非线性资产定价过程，或构建能够学习经济主体行为策略的强化学习模型，以分析宏观经济政策的动态效果。

*预测能力提升：AI在时间序列预测方面表现出色，可用于预测经济指标（如GDP增长率、通货膨胀率、失业率）或金融市场波动。例如，利用LSTM（长短期记忆网络）分析经济时间序列数据，可以捕捉长期依赖关系，提高预测精度，为经济决策提供依据。

结合例子，例如应用机器学习预测房价：可以通过收集房屋特征（面积、位置、学区等）、历史交易价格、宏观经济数据等，构建预测模型。模型能够学习数据中的复杂关系，预测未来房价走势，帮助投资者决策，或为政府房产税收政策提供参考。这体现了AI在处理复杂数据、发现模式并用于预测方面的经济学应用价值。

二、

*生产力：AI通过自动化重复性任务、优化生产流程、增强决策效率，显著提升全要素生产率（TFP）。例如，在制造业中，AI驱动的机器人提高了生产线的自动化水平和效率；在服务业中，AI客服和智能推荐系统提升了服务效率和客户满意度。

*就业结构：AI可能导致部分低技能岗位的替代，增加对高技能人才（如AI工程师、数据科学家、需要复杂决策和创造性思维的职业）的需求。就业结构向技术密集型和服务密集型（特别是涉及人际互动和复杂问题解决）的方向转变。可能产生结构性失业，需要劳动力进行再培训和技能提升。

*收入分配：AI可能加剧收入不平等。掌握AI技能的高技能人才收入可能大幅增加，而低技能劳动者面临失业或工资停滞风险，导致工资差距扩大。同时，AI应用可能使拥有数据和技术资源的头部企业获得更大市场份额，加剧资本回报相对于劳动回报的增长。

*经济增长模式：AI可能推动经济从要素驱动、投资驱动转向创新驱动模式。通过加速技术进步和知识创造，促进经济持续增长。但也可能带来新的经济周期波动，例如由AI相关投资驱动的周期。

伴随挑战与风险包括：大规模失业引发的社会稳定风险、加剧的收入不平等可能导致的社会矛盾、AI技术被滥用（如用于监控、军事攻击）带来的安全风险、以及对现有经济体系和治理框架的挑战（如数据所有权、算法监管）。

三、

算法偏见是指人工智能系统（特别是算法）在决策过程中产生的系统性、歧视性的偏见，导致对不同群体（如