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.
Британская компания выпустит «вечные» кроссовки с подошвой из графена
Кейсы
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.
Напечатанное устройство подключили к Wi-Fi без помощи электроники
Технологии
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.
«Гений Джеффа Безоса может убить Amazon»
Мнения
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.