Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Финтех

Все чаще на искусственный интеллект перекладывают бремя принятия решений в финансовой сфере. Менеджеры на фондовых рынках поручают им вести торги, изучив экономические паттерны. Чем больше данных у ИИ, тем лучше он учится, а финансовый мир — просто кладезь данных. Но что произойдет, если ИИ столкнется с аномальной ситуацией, к которой весь прошлый опыт его не подготовил?

2017 год породил в 10 раз больше данных, чем 2010. Это значит, что основная их концентрация — в недалеком прошлом, в мире, который привык к дешевым деньгам, раздаваемым центробанками. Такое состояние рынка нельзя назвать «естественным». В результате мы видим рост числа компаний-зомби и необычно крупные корпоративные обратные выкупы.

С таким количеством данных, накопленных за последние десять лет, ИИ может не знать, как выглядит «обычный» рынок. Роберт Каплан, президент Федерального резервного фонда Далласа, указал недавно на некоторые крайности, существующие сегодня:

  • Капитализация фондового рынка США сейчас составляет примерно 135% от ВВП, наивысший показатель с 2000.
  • Корпоративная задолженность на рекордной высоте.
  • Объем торговли на 2017 на Нью-Йоркской фондовой бирже снизился на 51% с 2007, тогда как рыночная капитализация NYSE поднялась на 28%.

Если нынешний период завершится крахом, ИИ, обученный на прогнозируемом потоке денег от центральных банков, не сможет понять, что означают новые данные.

Совет по финансовой стабильности, созданный странами Большой двадцатки по итогам последнего финансового кризиса, недавно изучил потенциальный ущерб, который ИИ и машинное обучение могут нанести финансовой стабильности. Один из рисков — рост использования ИИ хедж-фондами и маркетмейкерами. А так как ИИ весьма эффективен в оптимизации комплексных систем, его использование может и дальше ужесточить параметры, важные для стабильности рынка.

Вопрос, что будет делать ИИ, если столкнется с непривычной ситуацией, остается открытым. Поскольку финансовые системы становятся все более взаимосвязанными, в случае краха ИИ может ускорить распространение кризиса, подрывая стабильность всей системы, делает вывод Quartz. Это особенно верно в том случае, когда источники данных и стратегии ИИ связаны, и под удар попадает один из источников данных.

В качестве примера можно рассмотреть ситуацию с беспилотным транспортом. Когда Google обучала такой автомобиль на улицах Маунтин-Вью, штат Калифония, машина завернула за угол и обнаружила даму в инвалидном кресле, которая отгоняла утку метлой. Автомобиль никогда раньше такого не видел, поэтому он остановился и стал ждать. Когда Tesla на автопилоте не смогла узнать едущий впереди грузовик, она продолжила движение. В обоих случаях, ситуация оказалась для них незнакомой — но в одном случае включился режим защиты, а в другом система попросту отказала.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Мнения
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
Мнения
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы