公共政策における数学の不使用について

数学には、数学的に文盲のままである様々な分野や領域での活用において、まだ膨大な可能性が残されています。その中には公共部門も含まれます。最終的に、最適化のためのフィードバックの要求は、現在恣意的で偏見に満ちた方法で運営されている組織に学習プロセスを組み込むことになるでしょう。全ての結果を測定できないという主張は原始的な測定方法に基づいており、より高度な数学的知識があればそれを置き換えることができ、現在は主に思い込みに基づいている政策をより厳密に検討することができるはずです

現行政策の外挿 (出典)

現在の政治学と公共部門では、有権者数のような線形関数しか使用できません。しかし、自発的に国家に寄付する金額に応じて対数的投票や平方根係数による投票はどうでしょうか？裕福な人は多額の資金を提供して影響力を購入できますが、限界効用は逓減します。このように、国家は税収を得られ、一方で富裕層に支配されることもありません。必要なのは適切な関数と適切な勾配を見つけることだけです。しかし、私たちの近似が線形のみであるため、非常に最適ではない関数に縛られています。

非線形課税（例えば所得税）についても同様です。税負担が線形であるのはなぜでしょうか。数学的に見て最適な選択肢でないことは明らかです。実験や機械学習を行ってより最適な関数を見つけることができます。あるいは、徐々に関数を歪めてフィードバックを得て、各課税年度が設定されたパラメータに基づいてフィードバックを提供し、学習はオンライン（つまり、これまでの過去の結果に基づいて）で非常に慎重に行われます。このようにして、国家と社会の原始的な関数を徐々に調整し最適化することができます。

人口の教育水準の向上に伴い、ついに小学校の数学から高校の数学へと移行できます。徐々により洗練されたアルゴリズムを組み込み始め、市民もより洗練されたアルゴリズムの使用を学び、社会の洗練度は驚くほど向上するでしょう。政治学はまだ数学を発見し始めていないため、その能力にもかかわらず、小学校以来数学を使用していないと人々は不満を漏らしています。公共部門がより数学的になればなるほど、それに関する公共の議論もより高度なものとなり、大多数の人々は自分たちが理解していないことを理解するようになります。そしてこの分野はポピュリズムからアルゴリズムへと移行することになります。これが21世紀の公共政策の究極の目標なのです。