Риск, лотереи и выбор во времени: на семинаре обсудили финансовое поведение языковых моделей
9 июня 2026 года состоялся очередной семинар в рамках гранта РНФ №25-18-00539 «Сравнительный анализ поведения агентов на основе искусственного интеллекта и реальных индивидов в процессе принятия экономических решений», реализуемого под руководством Петра Андреевича Паршакова.
На семинаре Петр Паршаков, заведующий Международной лабораторией экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ — Пермь и руководитель гранта, представил и обсудил статью Орхана Эрдемa и Рагави Поббатхи Ашок (2026) «Большие языковые модели не WEIRD: сравнение финансовых решений искусственного интеллекта и людей» (“LLMs are not weird: Comparing AI and human financial decision-making”), опубликованную в Journal of Behavioral and Experimental Economics .
В центре внимания исследования — вопрос о том, насколько финансовые решения больших языковых моделей похожи на решения людей из разных стран. Авторы сравнивают ответы БЯМ и респондентов из 53 стран в стандартных задачах на финансовое поведение: выбор в условиях риска, лотереи, отношение к потерям, а также межвременной выбор между деньгами сейчас и большей суммой в будущем.
В отличие от ряда предыдущих исследований, авторы показывают, что в финансовых решениях языковые модели не воспроизводят WEIRD-паттерн, характерный для людей из западных, образованных, индустриализированных, богатых и демократических стран. В межстрановых сравнениях ответы БЯМ образуют отдельную группу, отличную от всех национальных выборок.
Отдельное внимание на семинаре было уделено поведению моделей в задачах на риск и межвременной выбор. Результаты показывают, что БЯМ часто демонстрируют риск-нейтральную логику и выбирают варианты, соответствующие расчету ожидаемой ценности. В задачах выбора между текущим и будущим вознаграждением модели также нередко дают внутренне согласованные и экономически рациональные ответы.
По итогам семинара участники обсудили ограничения исследования, а также возможные направления дальнейшего анализа финансового поведения ИИ-агентов.
