Шукайте в Інтернеті «інвестиції штучного інтелекту», і вас завалять нескінченні пропозиції дозволити штучному інтелекту управляти вашими грошима.
Нещодавно я витратив півгодини на те, щоб з’ясувати, що так звані «торгові боти» ШІ можуть зробити з моїми інвестиціями.
Багато хто помітно припускає, що вони можуть дати мені прибутковий прибуток. Проте, як попереджає кожна авторитетна фінансова компанія, ваш капітал може бути під загрозою.
Або, кажучи простіше, ви можете втратити свої гроші, будь то людина чи комп’ютер, які приймають рішення на фондовому ринку від вашого імені.
Проте протягом останніх кількох років був такий ажіотаж щодо можливостей штучного інтелекту, що майже кожен третій інвестор був би радий дозволити торговому боту приймати всі рішення за нього, згідно з одним опитуванням 2023 року в США.
Джон Аллан каже, що інвесторам слід обережніше використовувати ШІ. Він очолює відділ інновацій та операцій Інвестиційної асоціації Великобританії, торгового органу інвестиційних менеджерів Великобританії.
«Інвестиції — це дуже серйозно, вони впливають на людей та їхні довгострокові життєві цілі», — каже він. «Тож бути під впливом останнього захоплення може бути нерозумним.
«Я вважаю, що принаймні нам потрібно дочекатися, поки штучний інтелект зарекомендує себе в дуже довгостроковій перспективі, перш ніж ми зможемо судити про його ефективність. А тим часом професіонали з інвестицій у людські ресурси ще відіграватимуть значну роль».
З огляду на те, що торгові боти на основі штучного інтелекту можуть зрештою позбавити роботи деяких висококваліфікованих, але дорогих менеджерів з інвестицій у людські ресурси, ви могли б очікувати, що пан Аллан скаже це. Але така торгівля штучним інтелектом справді нова, і вона має проблеми та невизначеності.
По-перше, штучний інтелект – це не кришталева куля, він не може бачити майбутнє так само, як і людина. І якщо ви озирнетеся назад за останні 25 років, то відбулися непередбачені події, які сколихнули фондові ринки, такі як 11 вересня, кредитна криза 2007-2008 років і пандемія коронавірусу.
По-друге, системи штучного інтелекту настільки хороші, наскільки хороші початкові дані та програмне забезпечення, які використовують для їх створення люди-програмісти. Щоб пояснити це питання, нам потрібен невеликий урок історії.
Інвестиційні банки фактично використовують базовий або «слабкий ШІ», щоб керувати своїм вибором на ринку з початку 1980-х років. Цей основний штучний інтелект міг вивчати фінансові дані, вчитися на них і приймати автономні рішення, які, як ми сподіваємось, ставали ще точнішими. Ці слабкі системи ШІ не передбачили 11 вересня або навіть кредитну кризу.
Повернемося до сьогоднішнього дня, і коли ми говоримо про ШІ, ми часто маємо на увазі те, що називається «генеративним ШІ». Це набагато потужніший штучний інтелект, який може створювати щось нове, а потім вчитися на цьому.
У застосуванні до інвестицій генеративний ШІ може поглинати масу даних і приймати власні рішення. Але він також може розробити кращі способи вивчення даних і розробки власного комп’ютерного коду.
Проте, якщо цей ШІ спочатку отримував погані дані від людей-програмістів, то його рішення можуть просто ставати гіршими й гіршими, чим більше коду він створює.
Еліз Гурьє, доцент кафедри фінансів бізнес-школи ESSEC у Парижі, є експертом у вивченні того, як ШІ йде не так. Як яскравий приклад вона наводить зусилля Amazon з набору персоналу в 2018 році.
«Amazon була однією з перших компаній, яку спіймали», — каже вона. «Те, що сталося, полягає в тому, що вони розробили цей інструмент ШІ для вербування людей.
«Отже, вони отримують тисячі резюме, і вони думали, що ми просто збираємося автоматизувати весь процес. І по суті, інструмент ШІ читав резюме замість них і говорив їм, кого найняти.
«Проблема полягала в тому, що інструмент штучного інтелекту був навчений на своїх співробітниках, а його співробітники в основному чоловіки, і тому в результаті алгоритм в основному відфільтровував усіх жінок».
Amazon довелося скасувати набір персоналу на основі ШІ.
Генеративний штучний інтелект також може просто піти не так і видавати неправильну інформацію, що називається «галюцинацією», — каже професор Сандра Вахтер, старший науковий співробітник ШІ в Оксфордському університеті.
«Генеративний штучний інтелект схильний до упередженості та неточностей, він може видавати неправильну інформацію або повністю сфабрикувати факти. Без рішучого контролю важко помітити ці недоліки та галюцинації».
Професор Сандра Вахтер також попереджає, що автоматизовані системи штучного інтелекту можуть бути під загрозою витоку даних або чогось, що називається «атаками інверсії моделі». Останнє – якщо говорити простою мовою – це коли хакери задають штучному інтелекту серію конкретних запитань у надії, що він розкриє базовий код і дані.
Існує ймовірність того, що штучний інтелект стане менш схожим на геніальну систему інвестиційних порад, а стане більше схожим на збирачів акцій, яких ви звикли знаходити в недільних газетах. Вони завжди рекомендували купувати якусь незначну акцію в першу чергу в понеділок вранці, і дивовижним чином ці акції завжди стрибали в ціні першими того дня.
Це, звісно, не мало жодного відношення до десятків тисяч читачів, які поспішали купити цю акцію.
Отже, незважаючи на всі ці ризики, чому значна кількість інвесторів, здається, прагнуть дозволити штучному інтелекту приймати рішення за них? Бізнес-психолог Стюарт Дафф з консалтингової компанії Pearn Kandola каже, що деякі люди просто більше довіряють комп’ютерам, ніж іншим людям.
«Це майже напевно відображає несвідоме судження про те, що люди-інвестори помиляються, тоді як машини приймають об’єктивні, логічні та виважені рішення», — каже він. «Вони можуть вірити, що штучний інтелект ніколи не матиме вихідних, ніколи не буде навмисно обманювати систему або намагатися приховати втрати.
«Проте інвестиційний інструмент штучного інтелекту може просто відображати всі помилки мислення та неправильні судження його розробників. Більше того, він може втратити переваги інтуїтивного досвіду та швидкої реакції, коли в майбутньому відбудуться безпрецедентні події, такі як фінансовий крах, і пандемія Covid. Дуже небагато людей можуть створити алгоритми ШІ, щоб впоратися з цими масштабними подіями».
