Сендхил Муллайнатан — экономист в области ИИ
Source details
- Canonical URL
- Сендхил Муллайнатан — экономист в области ИИ
Other formats
Bibliographic details
- Authors: BOB SIMISON
- Published: December 9, 2025
Краткая биография и путь в науку
- Родился в Индии 52 года назад.
- В 2002 году в возрасте 29 лет получил грант в размере 500 000 долларов США от Фонда Макартуров; состоял в совете директоров фонда в течение 12 лет до июня текущего года.
- В детстве отец уехал, когда Сендхилу было 3 года; через 4 года отец вернулся и привез Сендхила и мать в Лос-Анджелес.
- В 10 лет семья испытала потерю работы отца в связи с указом президента Роналда Рейгана.
- В 16 лет уехал учиться за 3000 миль от дома, пройдя программу раннего поступления в Университете Кларксона.
- Учился в Корнелле (математика, информатика, экономика).
- Окончил аспирантуру по экономике Гарвардского университета в 1998 году.
- Проходил академические должности в Гарварде, Чикагском университете и МТИ.
- В 2024 году вернулся в МТИ в качестве профессора на факультетах экономики и электромеханики и информатики; возглавил инициативу The Bike Shop@ MIT.
Научные интересы и вклад
- Специализация: поведенческая экономика и применение методов искусственного интеллекта в экономике.
- Основные исследования охватывают психологию памяти, принятие решений судьями, экономику дефицита.
- Совместно с Марианной Бертран показал, что оплата генеральных директоров во многом связана с удачным стечением обстоятельств (пример: динамика цен на нефть).
- В 2004 году совместно с Марианной Бертран опубликовал исследование о дискриминации при найме: резюме с именами, воспринимаемыми как имена белых, получают звонки на 50 процентов чаще.
- В соавторстве с Эльдаром Шафиром провел почти десять лет исследований по дефициту; результат — книга Scarcity: The New Science of Having Less and How It Defines Our Lives, опубликованная в 2013 году.
- В Google Scholar числится автором более десятка работ с многократными цитированиями; его работы процитированы почти 100 000 раз.
Применение ИИ к экономическим и социальным решениям
- Аргумент: ИИ слишком важен, чтобы оставлять его только специалистам в области информатики; экономика необходима для учета «расплывчатых, качественных признаков необычных жизненных ситуаций».
- В 2012 году начал активно применять машинное обучение для изучения человеческих решений.
- В 2017 году опубликовал совместную статью о применении машинного обучения к решениям судей по залогу.
- Использовали алгоритм для оценки риска скрытия от правосудия или совершения нового преступления.
- Алгоритм применили к базе данных, содержащей информацию о более чем 700 000 человек, арестованных в период с 2008 по 2013 годы в Нью-Йорке.
- Оценки ученых: с помощью алгоритма можно снизить преступность на 25 percent, не меняя численность содержащихся в следственном изоляторе, или сократить число содержащихся там подследственных на 42 percent, не повышая при этом уровень преступности.
- Результат: разработанный инструмент ИИ используется судьями в Нью-Йорке при принятии решений.
- В статье 2024 года совместно с Йенсом Людвигом использовали ИИ, чтобы показать, что по фотографиям при аресте можно предсказать решение судьи об освобождении под залог или помещении в следственный изолятор; примеры данных из Северной Каролины выявили признаки внешности, влияющие на решения судей.
Эксперименты и образовательные приложения
- Инициатива The Bike Shop@ MIT: концепция «велосипеда для мозга» — компьютеры как инструменты повышения когнитивной эффективности человека.
- Эксперимент с учащимися математики в Индии:
- Собирают тысячи примеров домашних заданий по математике, выполненных учащимися.
- Планируют использовать ИИ для выявления ошибок и составления «карты заблуждений».
- Цель: помочь преподавателям точнее понимать, что именно неясно учащимся, и улучшить процесс обучения.
Научный подход и перспективы
- Подход: выбирать темы, которыми мало кто интересуется, и переосмысливать собственную работу каждые несколько лет.
- Видение: алгоритмы как «новая производственная площадка науки», способная соединить фрагменты экономических моделей и сделать философские вопросы практической наукой.
- Прогноз: «Я думаю, в следующие 20 лет они помогут нам преобразовать философские вопросы в практическую науку».
Ключевые статистические показатели и даты
- Возраст при возвращении в США: привезли в Лос-Анджелес через 4 года после отъезда отца.
- В 2002 году получил грант 500 000 долларов США в возрасте 29 лет.
- Состоял в совете директоров Фонда Макартуров в течение 12 лет до июня текущего года.
- Работы процитированы почти 100 000 раз.
- В 2013 году опубликована книга Scarcity.
- В 2017 году статья по машинному обучению и решениям судей; использована база данных более чем 700 000 человек, арестованных в период с 2008 по 2013 годы.
- Потенциальное снижение преступности при использовании алгоритма: 25 percent.
- Потенциальное сокращение числа содержащихся подследственных при использовании алгоритма: 42 percent.
- Статья, демонстрирующая предсказание решений судей по фотографиям, опубликована в 2024 году.
- Возвращение в МТИ и начало The Bike Shop@ MIT: 2024 год.
- Перспективный горизонт преобразований с участием алгоритмов: следующие 20 лет.
Источник: страница «Сендхил Муллайнатан — экономист в области ИИ», FINANCE & DEVELOPMENT, декабрь 2025 года, интервью Боба Сисимона, публикация на сайте Международного валютного фонда.
Content in this bundle
- glossaryr