Salesforce希望借助AI经济学家带头开发一种能指导税收政策的工具，其呼吁AI研究人员、经济学界和政策制定者贡献代码并在研究上展开合作、自愿提供他们的专业知识并构建丰富的模拟、提出哪些社会问题可以通过该框架加以解决。
Salesforce机器学习研究部门的科学家Stephan Zheng在一篇博客中写道：“这个项目的登月目标是建立一套强化学习框架，该框架将推荐能推动现实世界社会结果的经济政策如提高可持续性、生产率和公平性。为了实现这一点，我们需要推进AI技术、挑战传统的经济思维、创造能奠定和指导政策制定的AI。虽然所有这些任务都不容易，但它们合在一起就能构成真正的登月计划。”
AI经济学家是一个两层深度强化学习框架，其使用的是一套激励软件代理机构识别税收政策的奖励系统。代理模拟人们如何在一个名为Gather-and-Build的二维网格世界中对税收做出反应。这些代理通过建造石头和木头的房子来收集资源和赚取硬币，他们跟其他代理交换资源换取硬币或在环境中移动从瓷砖中收集资源。
当模拟中的每个代理都在赚钱时，一个AI规划模块（经济学人）学会了制定税收和补贴以促进某些全球目标。具体来说，计划者会学习类似于美国联邦所得税的纳税表。另外它还包含了考虑收入平等和生产力之间权衡的社会福利函数。在做所有这些的过程中，代理人学会了“玩弄”功能和纳税时间表以此来降低他们的有效税率，部分是通过利用漏洞，如在高收入和低收入的纳税期之间交替。
AI规划者和代理们一直在进行财政拉锯战，直到表面上达到稳定为止。一次运行过程模拟了价值数百万年的经济。Salesforce表示，在实验中，这位AI经济学家得出了一个比自由市场基线、美国联邦2018年单一申报纳税表和一个被称为Saez税收公式的突出税收框架更公平的税收政策。
虽然Salesforce警告不要将这位AI经济学家的政策应用到实体经济中。但这家公司表示，作为一种基于道德和科学判断的理论工具，该框架可以为经济学家和政府提供前所未有的建模能力以增强对提高可持续性、生产力和平等的研究--尤其是在新冠肺炎大流行的经济后果中。
