G2TT
来源类型Working Paper
规范类型报告
DOI10.3386/w24284
来源IDWorking Paper 24284
Human Judgment and AI Pricing
Ajay K. Agrawal; Joshua S. Gans; Avi Goldfarb
发表日期2018-02-05
出版年2018
语种英语
摘要Recent artificial intelligence advances can be seen as improvements in prediction. We examine how such predictions should be priced. We model two inputs into decisions: a prediction of the state and the payoff or utility from different actions in that state. The payoff is unknown, and can only be learned through experiencing a state. It is possible to learn that there is a dominant action across all states, in which case the prediction has little value. Therefore, if predictions cannot be credibly contracted upfront, the seller cannot extract the full value, and instead charges the same price to all buyers.
主题Microeconomics ; Economics of Information ; Industrial Organization ; Market Structure and Firm Performance ; Development and Growth ; Innovation and R& ; D
URLhttps://www.nber.org/papers/w24284
来源智库National Bureau of Economic Research (United States)
引用统计
资源类型智库出版物
条目标识符http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/581956
推荐引用方式
GB/T 7714
Ajay K. Agrawal,Joshua S. Gans,Avi Goldfarb. Human Judgment and AI Pricing. 2018.
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