ШІ не вистачить досвіду, щоб впоратися з наступною фінансовою кризою

Все частіше на штучний інтелект перекладають тягар ухвалення рішень у фінансовій сфері. Менеджери на фондових ринках доручають їм вести торги, вивчивши економічні патерни. Чим більше даних у ШІ, тим краще він вчиться, а фінансовий світ — просто джерело даних. Але що станеться, якщо ШІ зіткнеться з аномальною ситуацією, до якої весь минулий досвід його не підготував?

2017 рік породив в 10 разів більше даних, ніж 2010. Це означає, що основна їх концентрація в недалекому минулому, у світі, який звик до дешевих грошей, які роздають центробанки. Такий стан ринку не можна назвати «природним». В результаті ми бачимо зростання кількості компаній-зомбі і незвично великі корпоративні зворотні викупи.

З такою кількістю даних, накопичених за останні десять років, ШІ може не знати, як виглядає звичайний ринок. Роберт Каплан, президент Федерального резервного фонду Далласа, зазначив нещодавно на деякі крайнощі, що існують сьогодні:

Капіталізація фондового ринку США зараз становить приблизно 135% від ВВП, найвищий показник з 2000.

Корпоративна заборгованість на рекордній висоті.

Обсяг торгівлі на 2017 на Нью-Йоркській фондовій біржі знизився на 51% з 2007, тоді як ринкова капіталізація NYSE піднялася на 28%.

Якщо нинішній період завершиться крахом, ШІ, навчений на прогнозованому потоці грошей від центральних банків, не зможе зрозуміти, що означають нові дані.

Рада з фінансової стабільності, створена країнами Великої двадцятки за підсумками останньої фінансової кризи, нещодавно вивчила потенційний збиток, який ШІ і машинне навчання можуть завдати фінансовій стабільності. Один з ризиків — зростання використання ШІ хедж-фондами і маркетмейкерами. А оскільки ШІ вельми ефективний в оптимізації комплексних систем, його використання може і далі посилити параметри, важливі для стабільності ринку.