¿Es aconsejable automatizar el trabajo del presidente de la Fed con un software de aprendizaje automático dado que sus decisiones se basan principalmente en datos?

Porque la mayoría de los estadounidenses no aprobaría una máquina, tomando decisiones macroeconómicas globales.

Porque el software de aprendizaje automático no es tan sofisticado como eso; El trabajo del presidente de la FED implica varias complejidades de matices y entendimientos irracionales.

Eso es algo con lo que el software de IA apesta.

Todo lo que tiene que hacer es observar cómo ciertos softwares del mercado financiero lidiaron con los eventos de Trump y Brexit.

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Nos guste o no, el Presidente de la Fed tiene que tener en cuenta los eventos macroeconómicos mundiales.

Si hay empresas, cuyo negocio completo es ganar dinero prediciendo el futuro de un mercado financiero … y luchan por usar tecnología de inteligencia artificial efectiva … entonces la Fed está muy lejos , de obtener ese tipo de tecnología y sofisticación.

La gente ha estado discutiendo esto (más o menos) durante años. De hecho, ni siquiera necesita nada tan sofisticado como el aprendizaje automático. Solo documente un par de reglas y un inteligente 14yo podría hacer el trabajo.

La ‘Regla de Taylor’, que lleva el nombre de John Taylor de Stanford, dice que cada aumento del 1% en la inflación debería conducir a un aumento de más del 1% en las tasas de interés establecidas por la Fed. En otras palabras, cuando la economía se sobrecalienta, la alimentación debería enfriarla de una manera predecible.

Me gusta este enfoque porque ayuda a sacar la política de la Reserva Federal, y también reduciría la amplitud de nuestro ciclo económico y nos mantendría más equilibrados. Quizás la regla de Taylor no sea la solución perfecta, pero veo valor en la simplicidad y la previsibilidad y no creo que esté demasiado lejos

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