ملاحظة المحرر: في عالم المال ، مع تطور التكنولوجيا والتكنولوجيا ، أصبحت المعاملات أكثر تعقيدًا وعالية التكرار. لقد أثبت التاريخ أنه كلما كانت التكنولوجيا أكثر تقدمًا ، زادت تقلبات السوق. في هذه العملية ، هناك مستفيدون وهناك ضحايا. هذا المقال من التجميع ، آمل أن يكون مصدر إلهام لك.
* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أداة Unbounded AI *
الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، مثل ChatGPT ، لديها القدرة على إحداث ثورة في كفاءة وفعالية وسرعة العمل البشري.
هذا صحيح في الأسواق المالية ، ولكنه صحيح أيضًا في الرعاية الصحية والتصنيع وكل جانب آخر من جوانب حياتنا تقريبًا.
لقد درست الأسواق المالية والتداول الخوارزمي لمدة 14 عامًا. بينما يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد ، فإن الانتشار المتزايد لهذه التقنيات في الأسواق المالية يجلب أيضًا مخاطر محتملة. بالنظر إلى محاولات وول ستريت السابقة لتسريع التداول من خلال تبني أجهزة الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي ، يمكننا تحديد بعض الدروس المهمة حول استخدام هذه التقنيات في اتخاذ القرار.
1. أدى التداول الآلي إلى ميلاد "الإثنين الأسود"
في أوائل الثمانينيات ، وبدافع من التقدم التكنولوجي والابتكارات المالية مثل المشتقات ، بدأ المستثمرون المؤسسيون في استخدام برامج الكمبيوتر لتنفيذ الصفقات على أساس القواعد والخوارزميات المحددة مسبقًا. هذا يساعد المستثمرين على إتمام المعاملات الكبيرة بسرعة وكفاءة.
في ذلك الوقت ، كانت هذه الخوارزميات بسيطة نسبيًا وكانت تُستخدم أساسًا لما يسمى بمراجحة المؤشر ، والتي تتمثل في الربح من الفرق بين سعر "مؤشر الأسهم مثل S&P 500" و "الأسهم التي يتكون منها المؤشر ".
مع تقدم التكنولوجيا وإتاحة المزيد من البيانات ، يصبح هذا التداول الآلي أكثر تعقيدًا وتبدأ الخوارزميات في تحليل بيانات السوق المعقدة وتنفيذ التداولات بناءً على عوامل مختلفة. يستمر عدد هؤلاء المتداولين الآليين في النمو على الطريق التجاري السريع غير المنظم إلى حد كبير ، حيث يتم تداول أصول تزيد قيمتها عن 1 تريليون دولار يوميًا ، مما يؤدي إلى زيادة حادة في تقلبات السوق.
في النهاية ، أدى ذلك إلى انهيار سوق الأوراق المالية الهائل عام 1987 ، المعروف باسم الإثنين الأسود. عانى مؤشر داو جونز الصناعي من أسوأ انخفاض له على الإطلاق ، وانتشر الألم في جميع أنحاء العالم.
رداً على ذلك ، قام المنظمون بتنفيذ سلسلة من التدابير للحد من استخدام التداول الآلي ، بما في ذلك قواطع الدائرة والقيود الأخرى التي توقف التداول أثناء تقلبات السوق الرئيسية. ولكن على الرغم من هذه الخطوات ، استمر التداول الآلي في اكتساب شعبية في السنوات التي أعقبت الانهيار.
2. التداول عالي التردد (HFT)
بعد خمسة عشر عامًا ، في عام 2002 ، أطلقت بورصة نيويورك نظام تداول مؤتمت بالكامل. نتيجة لذلك ، أفسح المتداولون الآليون الطريق لتداول آلي أكثر تعقيدًا وتقنية أكثر تقدمًا: تداول عالي التردد.
يستخدم التداول عالي التردد برامج الكمبيوتر لتحليل بيانات السوق وتنفيذ التداولات بسرعات عالية للغاية. على عكس متداولي البرامج ، الذين يستفيدون من فرص المراجحة عن طريق شراء وبيع سلال الأوراق المالية على مدى فترات طويلة من الزمن ، يستخدم المتداولون ذوو التردد العالي أجهزة كمبيوتر قوية وشبكات عالية السرعة لتحليل بيانات السوق وتنفيذ التداولات بسرعة البرق. يمكن للمتداولين ذوي التردد العالي إجراء صفقات في حوالي 64 جزء من المليون من الثانية ، مقارنة بالثواني التي استغرقها التجار في الثمانينيات.
عادة ما تكون هذه التداولات قصيرة الأجل وقد تتضمن شراء وبيع نفس الورقة المالية عدة مرات في غضون نانوثانية. خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي وتحديد الأنماط والاتجاهات التي لا يستطيع التجار البشريون رؤيتها على الفور. يساعد هذا المتداولين على اتخاذ قرارات أفضل وتنفيذ التداولات بشكل أسرع من يدويًا.
من التطبيقات المهمة الأخرى للذكاء الاصطناعي في التداول عالي التردد معالجة اللغة الطبيعية ، والتي تتضمن تحليل وتفسير البيانات بلغة الإنسان ، مثل المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. من خلال تحليل هذه البيانات ، يمكن للمتداولين الحصول على نظرة ثاقبة لمعنويات السوق وتعديل استراتيجيات التداول الخاصة بهم وفقًا لذلك.
3. فوائد التداول بالذكاء الاصطناعي
تعمل هذه المعاملات عالية التردد القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف تمامًا عن المعاملات البشرية.
إن الدماغ البشري بطيء وغير دقيق ونسيان وغير قادر على حساب النقطة العائمة السريعة وعالية الدقة التي تعد مهارة مطلوبة لتحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد إشارات التداول. لكن أجهزة الكمبيوتر أسرع بملايين المرات من الدماغ البشري ، مع ذاكرة لا تشوبها شائبة وتركيز مثالي وقدرة غير محدودة على تحليل كميات هائلة من البيانات في أجزاء من الثانية.
لذلك ، مثل معظم التقنيات ، يجلب التداول عالي التردد العديد من الفوائد لسوق الأسهم.
عادة ما يشتري المتداولون ذوو التردد العالي الأصول ويبيعونها بالقرب من أسعار السوق ، مما يساعد على ضمان وجود مشترين وبائعين دائمًا في السوق ، مما يساعد بدوره على استقرار الأسعار وتقليل فرصة التقلبات المفاجئة في الأسعار.
يمكن أن يساعد التداول عالي التردد أيضًا في تقليل تأثير عدم كفاءة السوق عن طريق التحديد السريع والاستفادة من أخطاء التسعير في السوق. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزميات التداول عالية التردد أن تكتشف متى يكون سهم معين مقومًا بأقل من قيمته الحقيقية أو يتم المبالغة فيه وتنفيذ الصفقات للاستفادة من هذه الاختلافات. يمكن أن تساعد مثل هذه المعاملات في تصحيح أوجه القصور في السوق وضمان تحديد أسعار الأصول بدقة أكبر.
4. مساوئ تداول الذكاء الاصطناعي
لكن السرعة والكفاءة يمكن أن تضر الأسواق أيضًا.
يمكن لخوارزميات التداول عالية التردد أن تتفاعل بسرعة كبيرة مع الأحداث الإخبارية وإشارات السوق الأخرى ، مما يتسبب في ارتفاع مفاجئ أو انخفاض في أسعار الأصول.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن الشركات المالية التجارية عالية التردد قادرة على استخدام سرعتها وتقنيتها للحصول على ميزة على المتداولين الآخرين ، مما يؤدي إلى زيادة تشويه إشارات السوق. أدى التقلب الناجم عن هذه التداولات المتطورة للغاية المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى ما يسمى بـ "الانهيار السريع" في مايو 2010 ، عندما تراجعت الأسهم ثم تعافت في غضون دقائق ، مما أدى إلى القضاء على ما يقرب من 1 تريليون دولار من القيمة السوقية قبل التعافي السريع.
منذ ذلك الحين ، أصبحت الأسواق المتقلبة هي الوضع الطبيعي الجديد. في دراسة أجريت عام 2016 ، وجدت أنا واثنان من المؤلفين المشاركين أن التقلبات (مقياس للسرعة وعدم القدرة على التنبؤ بارتفاع الأسعار وهبوطها) زادت بشكل ملحوظ بعد إدخال التداول عالي التردد.
تعني السرعة والكفاءة التي يحلل بها المتداولون ذوو التردد العالي البيانات أنه حتى التغييرات الصغيرة في ظروف السوق يمكن أن تؤدي إلى أحجام تداول ضخمة ، مما يؤدي إلى تقلبات مفاجئة في الأسعار.
علاوة على ذلك ، أظهر بحث نُشر في عام 2021 بواسطتي وبواسطة العديد من الزملاء الآخرين أن معظم المتداولين ذوي الترددات العالية يستخدمون خوارزميات مماثلة ، مما يزيد من خطر فشل السوق. وذلك لأن تشابه هذه الخوارزميات يؤدي إلى قرارات تداول مماثلة مع زيادة عدد المتداولين في السوق.
هذا يعني أنه من المحتمل أن يتداول جميع المتداولين ذوي الترددات العالية على نفس الجانب من السوق إذا كانت خوارزمياتهم تنبعث من إشارات تداول مماثلة. أي أنه من المحتمل أن يحاولوا جميعًا البيع بناءً على الأخبار السلبية والشراء بناءً على الأخبار الإيجابية. إذا لم يكن هناك أحد على الجانب الآخر من التجارة ، فسيفشل السوق.
5. أدخل عصر ChatGPT
لقد أوصلنا الذكاء الاصطناعي إلى عالم جديد من خوارزميات التداول المدعومة من ChatGPT والبرامج المماثلة. ويمكن أن تؤدي هذه الأساليب إلى تفاقم مشكلة "عدد كبير جدًا من المتداولين في نفس الجانب من التجارة".
بشكل عام ، يميل البشر إلى اتخاذ مجموعة متنوعة من القرارات إذا تركوا الطبيعة تأخذ مجراها. ولكن إذا بنى الجميع قراراتهم على ذكاء اصطناعي مماثل ، فقد يحد ذلك من تنوع الآراء.
ضع في اعتبارك موقفًا متطرفًا غير مالي حيث يعتمد الجميع على ChatGPT لاتخاذ قرار بشأن أفضل جهاز كمبيوتر للشراء. في هذا الوقت ، يميل المستهلكون بالفعل بشدة إلى سلوك القطيع ، ويميلون إلى شراء نفس المنتج والطراز. على سبيل المثال ، تحث المراجعات على مواقع مثل Yelp و Amazon وما إلى ذلك المستهلكين على الاختيار من بين العديد من أفضل الخيارات.
نظرًا لأن القرارات التي يتخذها chatbot المدعوم من الذكاء الاصطناعي التوليفي تستند إلى بيانات التدريب السابقة ، فإن القرارات التي يقترحها chatbot سيكون لها أوجه تشابه. من المحتمل أن ChatGPT سيوصي بنفس الطراز والموديل للجميع. وقد يرتقي هذا "بتأثير القطيع" إلى مستوى أعلى وقد يؤدي إلى نقص في بعض المنتجات والخدمات ، فضلاً عن ارتفاع حاد في الأسعار.
يصبح هذا الأمر أكثر إشكالية عندما يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات تستند إلى معلومات متحيزة وغير صحيحة. عندما يتم تدريب الأنظمة على مجموعات بيانات متحيزة أو قديمة أو محدودة ، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعزز التحيزات الموجودة. تم انتقاد ChatGPT والأدوات المماثلة على نطاق واسع لارتكابها أخطاء واقعية.
أيضًا ، نظرًا لأن حوادث السوق نادرة نسبيًا ، فلا يوجد الكثير من البيانات عنها. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على التدريب على البيانات للتعلم ، فإن افتقارهم إلى المعرفة بهذا الأمر قد يزيد من احتمالية وقوع حوادث.
لا يبدو أن معظم البنوك ، على الأقل في الوقت الحالي ، تسمح للموظفين باستخدام ChatGPT وأدوات مماثلة. قام كل من Citigroup و Bank of America و Goldman Sachs والعديد من البنوك الأخرى بحظر استخدام الأدوات من طوابق التداول الخاصة بهم ، مشيرين إلى مخاوف تتعلق بالخصوصية.
لكنني أعتقد اعتقادًا راسخًا أنه بمجرد معالجة البنوك لمخاوفها بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي ، فإنها ستتبنى في النهاية الذكاء الاصطناعي التوليدي. لأن المكاسب المحتملة أكبر من أن تفوتها ، وأنت تخاطر بترك منافسيك وراءك.
لكن هناك أيضًا مخاطر كبيرة على الأسواق المالية والاقتصاد العالمي والجميع ، لذلك آمل أن يمضوا بحذر.
المترجم: جين
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
الرأي: يجلب ChatGPT فوائد ومخاطر هائلة لوول ستريت
ملاحظة المحرر: في عالم المال ، مع تطور التكنولوجيا والتكنولوجيا ، أصبحت المعاملات أكثر تعقيدًا وعالية التكرار. لقد أثبت التاريخ أنه كلما كانت التكنولوجيا أكثر تقدمًا ، زادت تقلبات السوق. في هذه العملية ، هناك مستفيدون وهناك ضحايا. هذا المقال من التجميع ، آمل أن يكون مصدر إلهام لك.
الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، مثل ChatGPT ، لديها القدرة على إحداث ثورة في كفاءة وفعالية وسرعة العمل البشري.
هذا صحيح في الأسواق المالية ، ولكنه صحيح أيضًا في الرعاية الصحية والتصنيع وكل جانب آخر من جوانب حياتنا تقريبًا.
لقد درست الأسواق المالية والتداول الخوارزمي لمدة 14 عامًا. بينما يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد ، فإن الانتشار المتزايد لهذه التقنيات في الأسواق المالية يجلب أيضًا مخاطر محتملة. بالنظر إلى محاولات وول ستريت السابقة لتسريع التداول من خلال تبني أجهزة الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي ، يمكننا تحديد بعض الدروس المهمة حول استخدام هذه التقنيات في اتخاذ القرار.
1. أدى التداول الآلي إلى ميلاد "الإثنين الأسود"
في أوائل الثمانينيات ، وبدافع من التقدم التكنولوجي والابتكارات المالية مثل المشتقات ، بدأ المستثمرون المؤسسيون في استخدام برامج الكمبيوتر لتنفيذ الصفقات على أساس القواعد والخوارزميات المحددة مسبقًا. هذا يساعد المستثمرين على إتمام المعاملات الكبيرة بسرعة وكفاءة.
في ذلك الوقت ، كانت هذه الخوارزميات بسيطة نسبيًا وكانت تُستخدم أساسًا لما يسمى بمراجحة المؤشر ، والتي تتمثل في الربح من الفرق بين سعر "مؤشر الأسهم مثل S&P 500" و "الأسهم التي يتكون منها المؤشر ".
مع تقدم التكنولوجيا وإتاحة المزيد من البيانات ، يصبح هذا التداول الآلي أكثر تعقيدًا وتبدأ الخوارزميات في تحليل بيانات السوق المعقدة وتنفيذ التداولات بناءً على عوامل مختلفة. يستمر عدد هؤلاء المتداولين الآليين في النمو على الطريق التجاري السريع غير المنظم إلى حد كبير ، حيث يتم تداول أصول تزيد قيمتها عن 1 تريليون دولار يوميًا ، مما يؤدي إلى زيادة حادة في تقلبات السوق.
في النهاية ، أدى ذلك إلى انهيار سوق الأوراق المالية الهائل عام 1987 ، المعروف باسم الإثنين الأسود. عانى مؤشر داو جونز الصناعي من أسوأ انخفاض له على الإطلاق ، وانتشر الألم في جميع أنحاء العالم.
رداً على ذلك ، قام المنظمون بتنفيذ سلسلة من التدابير للحد من استخدام التداول الآلي ، بما في ذلك قواطع الدائرة والقيود الأخرى التي توقف التداول أثناء تقلبات السوق الرئيسية. ولكن على الرغم من هذه الخطوات ، استمر التداول الآلي في اكتساب شعبية في السنوات التي أعقبت الانهيار.
2. التداول عالي التردد (HFT)
بعد خمسة عشر عامًا ، في عام 2002 ، أطلقت بورصة نيويورك نظام تداول مؤتمت بالكامل. نتيجة لذلك ، أفسح المتداولون الآليون الطريق لتداول آلي أكثر تعقيدًا وتقنية أكثر تقدمًا: تداول عالي التردد.
يستخدم التداول عالي التردد برامج الكمبيوتر لتحليل بيانات السوق وتنفيذ التداولات بسرعات عالية للغاية. على عكس متداولي البرامج ، الذين يستفيدون من فرص المراجحة عن طريق شراء وبيع سلال الأوراق المالية على مدى فترات طويلة من الزمن ، يستخدم المتداولون ذوو التردد العالي أجهزة كمبيوتر قوية وشبكات عالية السرعة لتحليل بيانات السوق وتنفيذ التداولات بسرعة البرق. يمكن للمتداولين ذوي التردد العالي إجراء صفقات في حوالي 64 جزء من المليون من الثانية ، مقارنة بالثواني التي استغرقها التجار في الثمانينيات.
عادة ما تكون هذه التداولات قصيرة الأجل وقد تتضمن شراء وبيع نفس الورقة المالية عدة مرات في غضون نانوثانية. خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي وتحديد الأنماط والاتجاهات التي لا يستطيع التجار البشريون رؤيتها على الفور. يساعد هذا المتداولين على اتخاذ قرارات أفضل وتنفيذ التداولات بشكل أسرع من يدويًا.
من التطبيقات المهمة الأخرى للذكاء الاصطناعي في التداول عالي التردد معالجة اللغة الطبيعية ، والتي تتضمن تحليل وتفسير البيانات بلغة الإنسان ، مثل المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. من خلال تحليل هذه البيانات ، يمكن للمتداولين الحصول على نظرة ثاقبة لمعنويات السوق وتعديل استراتيجيات التداول الخاصة بهم وفقًا لذلك.
3. فوائد التداول بالذكاء الاصطناعي
تعمل هذه المعاملات عالية التردد القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف تمامًا عن المعاملات البشرية.
إن الدماغ البشري بطيء وغير دقيق ونسيان وغير قادر على حساب النقطة العائمة السريعة وعالية الدقة التي تعد مهارة مطلوبة لتحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد إشارات التداول. لكن أجهزة الكمبيوتر أسرع بملايين المرات من الدماغ البشري ، مع ذاكرة لا تشوبها شائبة وتركيز مثالي وقدرة غير محدودة على تحليل كميات هائلة من البيانات في أجزاء من الثانية.
لذلك ، مثل معظم التقنيات ، يجلب التداول عالي التردد العديد من الفوائد لسوق الأسهم.
عادة ما يشتري المتداولون ذوو التردد العالي الأصول ويبيعونها بالقرب من أسعار السوق ، مما يساعد على ضمان وجود مشترين وبائعين دائمًا في السوق ، مما يساعد بدوره على استقرار الأسعار وتقليل فرصة التقلبات المفاجئة في الأسعار.
يمكن أن يساعد التداول عالي التردد أيضًا في تقليل تأثير عدم كفاءة السوق عن طريق التحديد السريع والاستفادة من أخطاء التسعير في السوق. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزميات التداول عالية التردد أن تكتشف متى يكون سهم معين مقومًا بأقل من قيمته الحقيقية أو يتم المبالغة فيه وتنفيذ الصفقات للاستفادة من هذه الاختلافات. يمكن أن تساعد مثل هذه المعاملات في تصحيح أوجه القصور في السوق وضمان تحديد أسعار الأصول بدقة أكبر.
4. مساوئ تداول الذكاء الاصطناعي
لكن السرعة والكفاءة يمكن أن تضر الأسواق أيضًا.
يمكن لخوارزميات التداول عالية التردد أن تتفاعل بسرعة كبيرة مع الأحداث الإخبارية وإشارات السوق الأخرى ، مما يتسبب في ارتفاع مفاجئ أو انخفاض في أسعار الأصول.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن الشركات المالية التجارية عالية التردد قادرة على استخدام سرعتها وتقنيتها للحصول على ميزة على المتداولين الآخرين ، مما يؤدي إلى زيادة تشويه إشارات السوق. أدى التقلب الناجم عن هذه التداولات المتطورة للغاية المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى ما يسمى بـ "الانهيار السريع" في مايو 2010 ، عندما تراجعت الأسهم ثم تعافت في غضون دقائق ، مما أدى إلى القضاء على ما يقرب من 1 تريليون دولار من القيمة السوقية قبل التعافي السريع.
منذ ذلك الحين ، أصبحت الأسواق المتقلبة هي الوضع الطبيعي الجديد. في دراسة أجريت عام 2016 ، وجدت أنا واثنان من المؤلفين المشاركين أن التقلبات (مقياس للسرعة وعدم القدرة على التنبؤ بارتفاع الأسعار وهبوطها) زادت بشكل ملحوظ بعد إدخال التداول عالي التردد.
تعني السرعة والكفاءة التي يحلل بها المتداولون ذوو التردد العالي البيانات أنه حتى التغييرات الصغيرة في ظروف السوق يمكن أن تؤدي إلى أحجام تداول ضخمة ، مما يؤدي إلى تقلبات مفاجئة في الأسعار.
علاوة على ذلك ، أظهر بحث نُشر في عام 2021 بواسطتي وبواسطة العديد من الزملاء الآخرين أن معظم المتداولين ذوي الترددات العالية يستخدمون خوارزميات مماثلة ، مما يزيد من خطر فشل السوق. وذلك لأن تشابه هذه الخوارزميات يؤدي إلى قرارات تداول مماثلة مع زيادة عدد المتداولين في السوق.
هذا يعني أنه من المحتمل أن يتداول جميع المتداولين ذوي الترددات العالية على نفس الجانب من السوق إذا كانت خوارزمياتهم تنبعث من إشارات تداول مماثلة. أي أنه من المحتمل أن يحاولوا جميعًا البيع بناءً على الأخبار السلبية والشراء بناءً على الأخبار الإيجابية. إذا لم يكن هناك أحد على الجانب الآخر من التجارة ، فسيفشل السوق.
5. أدخل عصر ChatGPT
لقد أوصلنا الذكاء الاصطناعي إلى عالم جديد من خوارزميات التداول المدعومة من ChatGPT والبرامج المماثلة. ويمكن أن تؤدي هذه الأساليب إلى تفاقم مشكلة "عدد كبير جدًا من المتداولين في نفس الجانب من التجارة".
بشكل عام ، يميل البشر إلى اتخاذ مجموعة متنوعة من القرارات إذا تركوا الطبيعة تأخذ مجراها. ولكن إذا بنى الجميع قراراتهم على ذكاء اصطناعي مماثل ، فقد يحد ذلك من تنوع الآراء.
ضع في اعتبارك موقفًا متطرفًا غير مالي حيث يعتمد الجميع على ChatGPT لاتخاذ قرار بشأن أفضل جهاز كمبيوتر للشراء. في هذا الوقت ، يميل المستهلكون بالفعل بشدة إلى سلوك القطيع ، ويميلون إلى شراء نفس المنتج والطراز. على سبيل المثال ، تحث المراجعات على مواقع مثل Yelp و Amazon وما إلى ذلك المستهلكين على الاختيار من بين العديد من أفضل الخيارات.
نظرًا لأن القرارات التي يتخذها chatbot المدعوم من الذكاء الاصطناعي التوليفي تستند إلى بيانات التدريب السابقة ، فإن القرارات التي يقترحها chatbot سيكون لها أوجه تشابه. من المحتمل أن ChatGPT سيوصي بنفس الطراز والموديل للجميع. وقد يرتقي هذا "بتأثير القطيع" إلى مستوى أعلى وقد يؤدي إلى نقص في بعض المنتجات والخدمات ، فضلاً عن ارتفاع حاد في الأسعار.
يصبح هذا الأمر أكثر إشكالية عندما يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات تستند إلى معلومات متحيزة وغير صحيحة. عندما يتم تدريب الأنظمة على مجموعات بيانات متحيزة أو قديمة أو محدودة ، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعزز التحيزات الموجودة. تم انتقاد ChatGPT والأدوات المماثلة على نطاق واسع لارتكابها أخطاء واقعية.
أيضًا ، نظرًا لأن حوادث السوق نادرة نسبيًا ، فلا يوجد الكثير من البيانات عنها. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على التدريب على البيانات للتعلم ، فإن افتقارهم إلى المعرفة بهذا الأمر قد يزيد من احتمالية وقوع حوادث.
لا يبدو أن معظم البنوك ، على الأقل في الوقت الحالي ، تسمح للموظفين باستخدام ChatGPT وأدوات مماثلة. قام كل من Citigroup و Bank of America و Goldman Sachs والعديد من البنوك الأخرى بحظر استخدام الأدوات من طوابق التداول الخاصة بهم ، مشيرين إلى مخاوف تتعلق بالخصوصية.
لكنني أعتقد اعتقادًا راسخًا أنه بمجرد معالجة البنوك لمخاوفها بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي ، فإنها ستتبنى في النهاية الذكاء الاصطناعي التوليدي. لأن المكاسب المحتملة أكبر من أن تفوتها ، وأنت تخاطر بترك منافسيك وراءك.
لكن هناك أيضًا مخاطر كبيرة على الأسواق المالية والاقتصاد العالمي والجميع ، لذلك آمل أن يمضوا بحذر.
المترجم: جين