oPeniazoch.sk, QZ Foto:SITA/AP
Umelá inteligencia sa čoraz viac využíva pri rozhodovaniach na finančných trhoch. Manažéri fondov prenechávajú strojom rozhodovanie o obchodovaní, tie to robia často len na základe identifikovania modelov vo finančných údajoch. Čím viac údajov má umelá inteligencia k dispozícii, tým viac sa naučí. A keďže finančný svet produkuje stále viac údajov, mala by sa neustále zdokonaľovať. Čo sa však stane v prípade, ak údaje, aké má k dispozícii sú nesprávne, alebo predstavujú anomáliu?
V celosvetovom meradle sa v roku 2017 vytvorilo približne 10-krát viac údajov ako v roku 2010. Znamená to, že tie najlepšie údaje sú koncentrované do nedávnej minulosti, kedy svet fungoval na základe lacných peňazí, ktoré dodávajú centrálne banky prostredníctvom nákupov bezpečných cenných papierov. To ale nie je "normálny" stav pre trh. Prejavilo sa to napríklad nárastom "zombie" firiem, ktoré nie sú schopné pokryť úrokové platby svojim ziskom. Alebo nezvyčajne veľkým spätným odkupom firiem.
S veľkým množstvom údajov, ktoré sa vygenerovali v tomto čase, umelá inteligencia nemusí vedieť, čo považovať za skutočne "normálny" trh. Robert Kaplan, prezident Federálneho rezervného úradu v Dallase, nedávno poukázal na rast niektorých extrémov na trhu. Poukázal na to, že rastúca nerovnováha v ekonomike môže so sebou niesť riziko rýchleho zásahu. Dnešná volatilita je "mimoriadne neobvyklá," poznamenal Kaplan. Lacný úver robí trhy menej volatilné. Keď je jednoduché získať pôžičku, firmy sa môžu začať spoliehať na podporu v podobe sľube lacného dlhu, takže hodnota vlastného kapitálu sa stáva menej volatilnou. Trhy zaznamenali obdobia nízkej volatility vždy pred veľkým šokom.
Ak toto súčasné obdobie skončí nešťastne, umelá inteligencia vytrénovaná na predvídateľných peňažných tokoch centrálnej banky nebude schopná zmierniť to, čo vidí v nových údajoch, na základe toho, na čom bola vyškolená.
Rada pre finančnú stabilitu, medzinárodný orgán so sídlom v Bazileji vo Švajčiarsku, ktorý stojí za zasadnutiami G20, v nadväznosti na poslednú finančnú krízu zverejnil nedávno štúdiu v ktorej sa venuje potenciálnemu vplyvu umelej inteligencie a strojového učenia na finančnú stabilitu. Jedným zo zdôraznených rizík bolo zvýšenie využívania umelej inteligencie zo strany hedžových fondov a tvorcov trhu. Umelá inteligencia je natoľko efektívna pri optimalizácii komplexných systémov, že jej nasadenie môže ešte sprísniť obchodné parametre, ktoré sú nevyhnutné pre stabilitu trhu, ako napr. koľko kapitálu má banka vo vzťahu k jej nevyrovnaným obchodným pozíciám. Ale s rastúcim nasadením na finančných trhoch bude zohrávať čoraz väčšiu úlohu pri ďalšej korekcii trhu, možno kritickej, pretože éra nízkej volatility, vysokého dlhu a lacných peňazí sa končí. Preto bude umelá inteligencia potrebovať dostatočné údaje a v dostatočne veľkom časovom rozpätí, aby sa modely mohli prispôsobiť novým podmienkam na trhu, na trhu bez nadmernej podpory zo strany centrálnych bánk.
Otázkou je, či a kedy príde šok a vznikne úplne nová, doteraz neznáma situácia. Ďalšou, ešte podstatnejšou otázkou však je, ako na ňu budú reagovať finančné systémy riadené umelou inteligenciou. Vzhľadom na to, že finančný systém je čoraz viac prepojený, zlé vyhodnotenie situácie zo strany umelej inteligencie by dokázalo rýchlejšie rozšíriť vplyv extrémnych otrasov, čím by sa celý systém mohol stať potenciálne menej stabilný počas šokovej udalosti. Platí to najmä vtedy, ak sú zdieľané zdroje údajov a stratégie umelej inteligencie, potom existuje šok pre konkrétny zdroj údajov.
Predstavte si taký dátový šok v prípade autonómnych automobilov. Keď spoločnosť Google testovala svoje autonómne vozidlo v uliciach Mountain View v Kalifornii, auto zabočilo za roh a zbadalo ženu na invalidnom vozíku, ktorá mávajúc metlou naháňala kačicu. Vozidlo sa predtým s takouto situáciou nestretlo, preto zastavilo a čakalo. Alebo keď Tesla prepnutá na autopilota nedokázala rozpoznať, že sa na ceste otáča nákladné auto. V obidvoch prípadoch to boli situácie neznáme, v oboch prípadoch šlo o nesprávne vyhodnotenie. Umelá inteligencia jednoducho nie je dobrá v situáciách, ktoré ešte nepozná.
