Nu ar trebui să fim surprinși că inteligența artificială (IA) se descurcă în medie mai bine decât analiștii financiari în prognoza câștigurilor. Sau că strategiile bazate pe reguli oferă în medie o consultanță financiară mai bună decât un bancher personal. Chiar și înainte de progresele recente în domeniul IA generativă, existau avantaje dovedite în a investi sistematic. Deși astfel de tehnici nu pot găsi acțiuni de top rare sau puncte de inflexiune ale pieței care să ofere randamente peste medie, ele au totuși valoare dovedită.
Dezvoltările în AI arată totuși că putem depăși recomandările bazate pe reguli. Macroeconomia, contabilitatea și statistica sunt cei trei piloni ai investițiilor. Modelele lingvistice mari obțin scoruri de top în examenele avansate ale acestor discipline. În plus, știm că LLM-urile pot rezuma mult mai mult context și înțelepciune colectivă decât un om, ceea ce poate fi foarte util pentru strategiile macroeconomice. Așadar, dacă AI poate ajuta la deciziile financiare, de ce le este atât de greu analiștilor sau managerilor de portofoliu să accepte această schimbare?
Iată traducerea în limba română a titlului menționat:
"Einige Hinweise finden wir in der Arbeit des Datenwissenschaftlers César Hidalgo darüber, wie Menschen Maschinen beurteilen."
se traduce în română astfel:
"Putem găsi câteva indicii în munca omului de știința datelor César Hidalgo despre modul în care oamenii evaluează mașinile.
Cercetarea lui Hidalgo arată că evaluăm diferit consultanța umană. Privim dincolo de performanță și luăm în considerare intențiile persoanei care ne oferă consultanță. Atunci când colaborăm cu un bancher privat sau ne încredințăm banii unui manager de fond, presupunem o aliniere cu obiectivele noastre, mai ales dacă contractul include comisioane bazate pe performanță. Când includem aceste intenții în ecuația noastră mentală, suntem mai toleranți față de un randament slab.
Consilierea umană poate eșua mai des, dar este totuși considerată valoroasă, mai ales dacă există o poveste care explică rezultatul. În cuvintele lui Hidalgo, ne așteptăm ca mașinile să fie raționale și ca oamenii să fie umani.
Ne opunem și primirii de informații care contrazic experiența noastră. În experimentele cu radiologi ce au utilizat IA, nu era clar cum au integrat punctele de vedere ale algoritmului în previziunile lor. Munca a durat mai mult și eficacitatea diagnosticului combinat era îndoielnică.
Dacă acest lucru este valabil pentru radiologi, trebuie să fie și mai dificil pentru oricine lucrează pe piețele financiare. Strategia macro ar putea fi cel mai dificil domeniu de integrat inteligența artificială. În primul rând, pentru că piața, la fel ca vremea, nu este staționară, ceea ce înseamnă că nu va reacționa niciodată exact la fel, de exemplu, la datele despre inflație sau ocuparea forței de muncă, cu atât mai puțin la o posibilă revenire a lui Donald Trump la Casa Albă. În plus, fiecare strateg are convingeri inițiale puternice – sau o „identitate” ca fiind întotdeauna optimist sau pesimist – care îi influențează judecata. Este foarte greu să scapi de narațiunile pe care clienții le așteaptă de la tine.
La final, tânjim după control. Există o diferență radicală între un model creat cu o foaie de calcul bazată pe date disponibile și, de exemplu, ChatGPT. Bazându-ne pe experiența și intuiția noastră, decidem asupra formei și componentelor primului, dar nu asupra celor din ChatGPT. Și, în majoritatea cazurilor, nici măcar nu știm cum a ajuns un LLM la un anumit răspuns. Prin urmare, este de înțeles că consilierul nostru financiar se simte inconfortabil să folosească o previziune care nu este a sa.
Există câteva considerații ce trebuie luate în considerare. Ar trebui să permitem oamenilor să ajusteze anumiți parametri ai modelului. Cu alte cuvinte, trebuie să permitem specialiștilor să accepte recomandările AI ca și cum ar fi propriile lor. În cel mai bun caz, modelul poate fi îmbunătățit atunci când expertul adaugă context care poate nu este disponibil modelului. Acest context ar putea include circumstanțe private ale clientului sau alți factori și restricții dificil de cuantificat. Alternativ, am putea accepta o scădere a performanței dacă aceasta face ca mai multe persoane să accepte concluziile datorită intervenției umane. Acesta ar putea fi un compromis rezonabil în domenii precum consultanța în gestionarea averilor.
Schließlich müssen wir versuchen, KI verständlicher zu machen. Dies ist eine berechtigte Erwartung, da die Anforderungen an Prüfung und Compliance wachsen. Darüber hinaus integrieren einige der führenden Modelle „Chain of Thought“-Logik, die das Expertenwissen in einem Rohmodell kodifiziert. Auf diese Weise sehen wir nicht nur Leistungssteigerungen, sondern haben auch einige Regeln, denen die meisten Experten vertrauen können. Niemand möchte wie ein dummer Roboter aussehen, der nur den Rat einer Black Box wiederholt. Vertrauen und Urteilskraft sind entscheidende Merkmale in einer Kundenbeziehung. Am Ende erwarten wir, dass Menschen menschlich bleiben.
