Russian Journal of Innovation Economics Russian Journal of Innovation Economics Вопросы инновационной экономики 2222-0372 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 122478 10.18334/vinec.15.1.122478 Articles Статьи Research Article Economic decision-making: a Polanyi effect person or artificial intelligence agents Принятие экономических решений: человек с «эффектом Поланьи» или агенты искусственного интеллекта https://orcid.org/0000-0001-9452-93329178-1317 Lukichyov Pavel Mikhaylovich Лукичёв Павел Михайлович

профессор кафедры менеджмента организации, доктор экономических наук, профессор

 loukitchev20@mail.ru Baltic State Technical University VOENMEH named after D.F. Ustinov Балтийский государственный технический университет ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова 31 03 2025 15 1 VOL 15, NO1 (2025) ТОМ 15, №1 (2025) 239 256 11 01 2025 15 01 2025 Copyright ©; 2025, Lukichyov P. M. Copyright ©; 2025, Лукичёв П.М. 2025 Lukichyov P. M. Лукичёв П.М. https://1economic.ru/lib/122478

The article analyzes the problems of economic decision-making by human employees and artificial intelligence models, both from the point of view of competition between them and mutual work (cooperation). Today, two years after the appearance of ChatGPT, there is a gradual redistribution of the number of decisions in economic life from humans to large language models. When initially comparing economic decisions made by artificial intelligence algorithms and human employees, it was believed that machines would perform repetitive, routine operations, and humans would retain the creative part of the work. Employees, possessing Polanyi's tacit knowledge, had a competitive advantage in decision-making over large language models. However, it is the artificial intelligence models of recent years that occupy the last niche of human labor, acting independently in business processes without direct control of employees in real time. Today, artificial intelligence agents have appeared that can independently interact with the virtual world. The author reveals the prospects for maintaining the competitive advantage of people in economic decision-making in the coming years compared to large language models. The article analyzes the pessimistic and optimistic scenarios of cooperation in the economy of human employees and artificial intelligence models. The author concludes that the primacy of man in economic decision-making will be preserved only in the case of increased investment in human capital.

В данной статье анализируются проблемы принятия экономических решений работниками-людьми и моделями искусственного интеллекта, как с точки зрения конкуренции между ними, так и взаимной работы (сотрудничества). Сегодня, через два года после появления ChatGPT, происходит постепенное перераспределение количества решений в хозяйственной жизни от человека к большим языковым моделям. При первоначальном сопоставлении экономических решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта и работниками-людьми, считалось, что за машинами будет выполнение повторяющихся, рутинных операций, а за людьми останется творческая часть труда. Работники, обладая «неявным знанием» Поланьи имели конкурентное преимущество в принятии решений перед большими языковыми моделями. Однако именно модели искусственного интеллекта последних лет занимают последнюю нишу человеческого труда, действуя в бизнес-процессах самостоятельно без непосредственного контроля работников в режиме реального времени. Сегодня появились Агенты искусственного интеллекта, которые могут самостоятельно взаимодействовать с виртуальным миром. Автор раскрывает перспективы сохранения в ближайшие годы конкурентного преимущества людей в принятии экономических решений по сравнению с большими языковыми моделями. В статье анализируются пессимистический и оптимистический сценарии сотрудничества в экономике работников-людей и моделей искусственного интеллекта. Автор делает вывод о сохранении первенства человека в принятии экономических решений только в случае увеличения инвестиций в человеческий капитал

 economic decision making artificial intelligence human capital competitive advantage artificial intelligence agent Polanyi effect принятие экономических решений искусственный интеллект человеческий капитал конкурентное преимущество агенты искусственного интеллекта эффект Поланьи 1. Канеман Д. Думай медленноhellip; решай быстро. - Издательство АСТ. Москва, 2014. – 710 c. 2. Карелов С. В. Ловушка Гудхарта для AGI: проблема сравнительного анализа искусственного интеллекта и интеллекта человека // Ученые записки Института психологии РАН. – 2023. – № 3(9). – c. 5-23. – doi: 10.38098/proceedings_2023_03_03_02. 3. Лукичёв П.М., Чекмарев О.П. Экономика искусственного интеллекта и концепция «Принципал - Агент» // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 2. – c. 1069-1082. – doi: 10.18334/vinec.12.2.114514. 4. Лукичев П. М. Принятие решений в современной экономике: искусственный интеллект vs поведенческая экономика // Вопросы инновационной экономики. – 2024. – № 3. – c. 649-666. – doi: 10.18334/vinec.14.3.121070. 5. Anthis J., Lum K., Ekstrand M., Feller A., D'Amour A., Tan C. The Impossibility of Fair LLMs. ArXiv preprint arXiv:2406.03198. – 2024. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/pdf/2406.03198 (дата обращения: 02.01.2025). 6. Autor D. Polanyi's paradox and the shape of employment growth. National Bureau of Economic Research, 2014. – №. w20485. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w20485/w20485.pdf (дата обращения: 20.12. 2024). 7. Autor D. Applying AI to rebuild middle class jobs. National Bureau of Economic Research, 2024. – №. w32140. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w32140/w32140.pdf (дата обращения: 20.12. 2024). 8. Beerbaum D. Generative Artificial Intelligence (GAI) Software–Assessment on Biased Behavior //Available at SSRN 4386395. – 2023 9. Brynjolfsson E., Mitchell T. // Science. – 2017. – № 6370. – p. 1530-1534. – url: https://drive.google.com/file/d/1pEyizN-MhuSmqhDdEVIu8hQ1D3sjwXkH/view. 10. Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. R. // National Bureau of Economic Research. – 2023. – url: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf. 11. Brynjolfsson E., Ng A. // Missing links in AI governance. – 2023. – p. 65. – url: https://sustainabilitydigitalage.org/featured/wp-content/uploads/missing-links-in-ai-governance-unesco-mila.pdf#page=71. 12. Carr N. The glass cage: Automation and us. - New York: WW Norton amp; Company, 2014. – 11-12 p. 13. Chan A., Salganik R., Markelius A., Pang C., Rajkumar N., Krasheninnikov D., Maharaj T. Harms from increasingly agentic algorithmic systems // Proceedings of the 2023 ACM: Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2023. – p. 651–666.– url: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3593013.3594033. 14. Chan A., Ezell C., Kaufmann M., Wei K., Hammond L., Bradley H., Anderljung M. Visibility into AI Agents // The 2024 ACM: Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2024. – p. 958-973.– url: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3630106.3658948. 15. Changing the program. The Economist. October 5th 2024. [Электронный ресурс]. URL: https://www.economist.com/business/2024/09/29/ai-and-globalisation-are-shaking-up-software-developers-world (дата обращения: 23.12. 2024). 16. Chen V., Liao Q. V., Wortman Vaughan J., Bansal G. // Proceedings of the ACM on Human-computer Interaction. – 2023. – p. 1-32. – url: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3610219. 17. Goodhart C. Monetary relationships: a view from Threadneedle Street. - University of Warwick, 1976. 18. Hadjimichael D., Pyrko I., Tsoukas H. // Academy of Management Review. – 2024. – № 4. – p. 919-934. – url: https://purehost.bath.ac.uk/ws/portalfiles/portal/296758710/2023_Hadjmichael_et_al_accepted_author.pdf. 19. Kaplan J. Humans Need Not Apply: A Guide to Wealth amp; Work in the Age of Artificial Intelligence. - Yale University Press, 2015. – 41-43 p. 20. Korinek A., Stiglitz J. Artificial intelligence and its implications for income distribution and unemployment // The economics of artificial intelligence: An agenda: University of Chicago Press. 2018. – p. 349-390.– url: https://www.nber.org/system/files/chapters/c14018/c14018.pdf. 21. Lu C., Lu C., Lange R. T., Foerster J., Clune J., Ha D. The ai scientist: Towards fully automated open-ended scientific discovery. ArXiv preprint arXiv:2408.06292. – 2024. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/2408.06292 (дата обращения: 06.01.2025). 22. Metz C., Weise K. ‘A.I. Agents’ Can Play Minecraft. They’re Just Getting Warmed Up. New York Times. October. 18, 2023, Section B, Page 1 23. Mollick E., Mollick E. Co-Intelligence. - Random House UK, 2024. 24. Polanyi M. The Study of Man. - Chicago: University of Chicago Press, 1959. 25. Polanyi M. The Tacit Dimension. - Chicago and London: The University of Chicago Press, 1966. 26. Prassl J. Humans as a service: The promise and perils of work in the gig economy. - Oxford University Press, 2018. – 138–139 p. 27. Puaschunder J. M. Nudgital: Critique of behavioral political economy // Proceedings of the 9th international RAIS conference on social sciences and humanities: Scientia Moralitas Research Institute. 2018. – p. 87-117.– doi: 10.5281/zenodo.1244836. 28. Sen A. K. Prediction and economic theory // Proceedings of the Royal Society of London. Series A. Mathematical and Physical sciences. – 1986. – № 1832. – p. 3-23. 29. Simon H. A behavioral model of rational choice // Models of man, social and rational: Mathematical essays on rational human behavior in a social setting. – 1957. – № 1. – p. 241-260. 30. Susskind D. Re-thinking the capabilities of machines in economics. – 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:554f4c9c-6c78-44b5-9e93-788c731bec5f/download_file?file_format=amp;safe_filename=825-susskind-april18.pdfamp;type_of_work=Working+paper (дата обращения: 06.01.2025). 31. Tversky A., Kahneman D. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty // Science. – 1974. – № 4157. – p. 1124–1131. 32. Trajtenberg M. Artificial intelligence as the next GPT: A political-economy perspective. The economics of artificial intelligence: An agenda., 2018. – 175-186 p. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nber.org/system/files/chapters/c14025/c14025.pdf (дата обращения: 06.01.2025). 33. Vardi M. Y. S information technology destroying the middle class? // Communications of the ACM. – 2015. – № 2. – p. 5-5. 34. Wooldridge M., Jennings N. R. Intelligent agents: Theory and practice // The Knowledge Engineering Review. – 1995. – № 10(2). – p. 115–152.