神经经济学福利推断论文发布

论文提出神经数据约束福利分析需满足四项条件：神经测量的有效性、决策模型的可识别性、福利标准的明确表述，以及政策使用的制度背景。作者将该框架应用于成瘾、神经营销和环境政策，并以英国《2026年烟草与电子烟法案》为例，开发出神经经济学福利推断清单。研究强调神经数据能阐明选择背后的机制，但不能取代关于福利定义的规范性论证；该推理同样适用于基于人类反馈训练的人工智能体，其内部奖励信号是计算量而非福利度量。

摘自 arXiv：cs.AI

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。