Jak będą wyglądać wyniki ekonomiczne, gdy transakcje zostaną delegowane do agentów AI? Czy różnice między ludźmi zostaną wygładzone, prowadząc do bardziej jednorodnych wyników, czy też zostaną odtworzone i potencjalnie nawet wzmocnione? Czy agenci AI złagodzą nierówności, czy też one przetrwają i potencjalnie przyjmą nowe formy? Czy agenci AI wyeliminują asymetrię informacji w relacjach główny-agent, czy wprowadzą nowe tarcia? Nowy artykuł z K. Lee i @sanjog_misra dostarcza wczesnych odpowiedzi: 1) Interakcje agentów AI, jeśli już, generują większą rozbieżność i heterogeniczność wyników ekonomicznych niż benchmarki ludzkie. 2) Rozbieżność interakcji agentów można bezpośrednio przypisać cechom i uprzedzeniom ludzkich głównych, które dokonują podpowiedzi. Hipoteza większej jednorodności wyników z interakcji (AI)agentów nie wydaje się być prawdziwa. 3) Istnieją znaczne różnice w "biegłości maszynowej" — zdolności do pisania podpowiedzi, które dostosowują agenta do celu głównego. Niektórzy główni lepiej maksymalizują wyniki agentów niż inni. Cechy głównego przewidują wydajność agenta, sugerując nowe źródło nierówności. 4) Niektóre cechy mają podobny związek z wynikami jak interakcje ludzkie, ale inne się odwracają, np. różnice płci w wynikach negocjacji. 5) Zmiany w relacji główny-agent: podpowiedź działa teraz jako umowa. Ale czarna skrzynka funkcji celu agenta implikuje nowy rodzaj niekompletności umowy, którą ogólnie nazywamy "zagrożeniem specyfikacji." Gdy działalność gospodarcza przesuwa się w kierunku autonomicznych agentów, główne źródło zniekształceń rynkowych może przesunąć się z asymetrii informacji między stronami na mentalne modele głównych dotyczące agentów AI, którym delegują.