Lời người biên tập: Trong thế giới tài chính, với sự phát triển của kỹ thuật và công nghệ, các giao dịch ngày càng trở nên phức tạp và có tần suất cao. Lịch sử đã chứng minh rằng công nghệ càng tiên tiến thì sự biến động của thị trường càng lớn. Trong quá trình này, có những người hưởng lợi và có những nạn nhân. Bài viết này là từ tổng hợp, tôi hy vọng sẽ truyền cảm hứng cho bạn.
Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi công cụ Unbounded AI
Các công cụ do AI cung cấp, chẳng hạn như ChatGPT, có tiềm năng cách mạng hóa hiệu suất, hiệu quả và tốc độ làm việc của con người.
Điều này đúng trong thị trường tài chính, nhưng nó cũng đúng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, sản xuất và mọi khía cạnh khác trong cuộc sống của chúng ta.
Tôi đã nghiên cứu thị trường tài chính và giao dịch thuật toán trong 14 năm. Mặc dù trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều lợi ích, nhưng sự phổ biến ngày càng tăng của các công nghệ này trên thị trường tài chính cũng mang đến những nguy cơ tiềm ẩn. Nhìn vào những nỗ lực trước đây của Phố Wall nhằm tăng tốc giao dịch bằng cách sử dụng máy tính và trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể nhận ra một số bài học quan trọng về việc sử dụng những công nghệ này để ra quyết định.
1. Giao dịch theo chương trình đã sinh ra "Thứ Hai Đen"
Vào đầu những năm 1980, được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ và đổi mới tài chính như các công cụ phái sinh, các nhà đầu tư tổ chức bắt đầu sử dụng các chương trình máy tính để thực hiện các giao dịch dựa trên các quy tắc và thuật toán được thiết lập sẵn. Điều này giúp các nhà đầu tư hoàn thành các giao dịch lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Vào thời điểm đó, các thuật toán này tương đối đơn giản và chủ yếu được sử dụng cho cái gọi là kinh doanh chênh lệch giá chỉ số, tức là kiếm lợi nhuận từ chênh lệch giữa giá của "một chỉ số chứng khoán như S&P 500" và "các cổ phiếu tạo nên chỉ số đó". “.
Khi công nghệ tiến bộ và có nhiều dữ liệu hơn, giao dịch có lập trình này trở nên phức tạp hơn và các thuật toán bắt đầu phân tích dữ liệu thị trường phức tạp và thực hiện giao dịch dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Số lượng các nhà giao dịch có lập trình này tiếp tục tăng trên đường giao dịch phần lớn không được kiểm soát, với hơn 1 nghìn tỷ đô la tài sản được trao tay mỗi ngày, dẫn đến sự biến động của thị trường tăng mạnh.
Cuối cùng, điều này đã dẫn đến sự sụp đổ lớn của thị trường chứng khoán năm 1987, được gọi là Thứ Hai Đen tối. Chỉ số công nghiệp trung bình Dow Jones bị sụt giảm tồi tệ nhất từ trước đến nay và nỗi đau lan rộng trên toàn cầu.
Đáp lại, các cơ quan quản lý đã thực hiện một loạt các biện pháp để hạn chế việc sử dụng giao dịch theo chương trình, bao gồm cả bộ ngắt mạch và các hạn chế khác tạm dừng giao dịch trong những biến động lớn của thị trường. Nhưng bất chấp những bước này, giao dịch có lập trình vẫn tiếp tục trở nên phổ biến trong những năm sau sự cố.
2. Giao dịch tần suất cao (HFT)
Mười lăm năm sau, vào năm 2002, Sàn giao dịch chứng khoán New York đã ra mắt một hệ thống giao dịch hoàn toàn tự động. Kết quả là, các nhà giao dịch theo chương trình nhường chỗ cho giao dịch tự động phức tạp hơn và một kỹ thuật tiên tiến hơn: giao dịch cao tần.
Giao dịch tần suất cao sử dụng các chương trình máy tính để phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch ở tốc độ cực cao. Không giống như các nhà giao dịch theo chương trình, những người tận dụng các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá bằng cách mua và bán các rổ chứng khoán trong thời gian dài, các nhà giao dịch tần suất cao sử dụng máy tính mạnh mẽ và mạng tốc độ cao để phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch với tốc độ cực nhanh. Các nhà giao dịch cao tần có thể thực hiện giao dịch trong khoảng 64 phần triệu giây, so với số giây mà các nhà giao dịch phải mất trong những năm 1980.
Các giao dịch này thường rất ngắn hạn và có thể liên quan đến việc mua và bán cùng một chứng khoán nhiều lần trong vòng nano giây. Các thuật toán AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực và xác định các mẫu và xu hướng mà các nhà giao dịch con người không thể nhìn thấy ngay lập tức. Điều này giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định tốt hơn và thực hiện giao dịch nhanh hơn so với thủ công.
Một ứng dụng quan trọng khác của trí tuệ nhân tạo trong giao dịch cao tần là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm phân tích và giải thích dữ liệu bằng ngôn ngữ của con người, chẳng hạn như các bài báo và bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách phân tích dữ liệu này, các nhà giao dịch có thể hiểu rõ hơn về tâm lý thị trường và điều chỉnh chiến lược giao dịch của họ cho phù hợp.
3. Lợi ích của giao dịch AI
Các giao dịch tần suất cao dựa trên trí tuệ nhân tạo này hoạt động rất khác với các giao dịch của con người.
Bộ não con người chậm chạp, không chính xác, hay quên và không có khả năng tính số học dấu phẩy động nhanh, có độ chính xác cao, vốn là một kỹ năng cần thiết để phân tích lượng lớn dữ liệu nhằm xác định các tín hiệu giao dịch. Nhưng máy tính nhanh hơn bộ não con người hàng triệu lần, với bộ nhớ hoàn hảo, khả năng tập trung hoàn hảo và khả năng vô hạn để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong một phần nghìn giây.
Vì vậy, giống như hầu hết các công nghệ, giao dịch cao tần mang lại một số lợi ích cho thị trường chứng khoán.
Các nhà giao dịch cao tần thường mua và bán tài sản rất gần với giá thị trường, điều này giúp đảm bảo rằng luôn có người mua và người bán trên thị trường, từ đó giúp ổn định giá và giảm khả năng biến động giá đột ngột.
Giao dịch cao tần cũng có thể giúp giảm tác động của sự thiếu hiệu quả của thị trường bằng cách nhanh chóng xác định và khai thác việc định giá sai trên thị trường. Ví dụ: các thuật toán giao dịch cao tần có thể phát hiện khi một cổ phiếu cụ thể bị định giá thấp hoặc định giá quá cao và thực hiện các giao dịch để tận dụng những khác biệt đó. Những giao dịch như vậy có thể giúp điều chỉnh sự thiếu hiệu quả của thị trường và đảm bảo rằng tài sản được định giá chính xác hơn.
4. Nhược điểm của giao dịch trí tuệ nhân tạo
Nhưng tốc độ và hiệu quả cũng có thể làm tổn thương thị trường.
Các thuật toán giao dịch tần số cao có thể phản ứng rất nhanh với các sự kiện tin tức và các tín hiệu thị trường khác, khiến giá tài sản tăng hoặc giảm đột ngột.
Ngoài ra, các công ty tài chính giao dịch tần suất cao có thể sử dụng tốc độ và công nghệ của họ để đạt được lợi thế so với các nhà giao dịch khác, làm sai lệch thêm các tín hiệu thị trường. Sự biến động do các giao dịch được hỗ trợ bởi AI cực kỳ tinh vi này đã dẫn đến cái gọi là "sự cố chớp nhoáng" vào tháng 5 năm 2010, khi cổ phiếu lao dốc rồi phục hồi trong vòng vài phút, xóa sạch khoảng 1 nghìn tỷ đô la giá trị thị trường rồi nhanh chóng phục hồi.
Kể từ đó, thị trường biến động đã trở thành bình thường mới. Trong một nghiên cứu năm 2016, tôi và hai đồng tác giả đã phát hiện ra rằng sự biến động (thước đo tốc độ và tính không thể đoán trước của việc tăng và giảm giá) đã tăng đáng kể sau khi áp dụng giao dịch cao tần.
Tốc độ và hiệu quả mà các nhà giao dịch cao tần phân tích dữ liệu có nghĩa là ngay cả những thay đổi nhỏ trong điều kiện thị trường cũng có thể kích hoạt khối lượng giao dịch lớn, dẫn đến biến động giá đột ngột.
Hơn nữa, nghiên cứu được xuất bản vào năm 2021 của tôi và một số đồng nghiệp khác cho thấy rằng hầu hết các nhà giao dịch cao tần đều sử dụng các thuật toán tương tự, điều này làm tăng nguy cơ thất bại của thị trường. Điều này là do sự giống nhau của các thuật toán này dẫn đến các quyết định giao dịch tương tự khi số lượng thương nhân trên thị trường tăng lên.
Điều này có nghĩa là tất cả các nhà giao dịch cao tần đều có khả năng giao dịch trên cùng một phía của thị trường nếu các thuật toán của họ phát ra các tín hiệu giao dịch tương tự nhau. Nghĩa là, tất cả họ đều có khả năng cố gắng bán khi có tin tức tiêu cực và mua khi có tin tức tích cực. Nếu không có ai ở phía bên kia của giao dịch, thì thị trường sẽ thất bại.
5. Bước vào kỷ nguyên ChatGPT
Trí tuệ nhân tạo đã đưa chúng ta vào một thế giới mới của các thuật toán giao dịch được hỗ trợ bởi ChatGPT và các chương trình tương tự. Và những kỹ thuật này có thể làm cho vấn đề "quá nhiều nhà giao dịch ở cùng một phía của giao dịch" trở nên tồi tệ hơn.
Nói chung, con người có xu hướng đưa ra nhiều quyết định khác nhau nếu họ để tự nhiên diễn ra. Nhưng nếu mọi người đưa ra quyết định dựa trên AI tương tự, điều đó có thể hạn chế sự đa dạng trong quan điểm.
Hãy xem xét một tình huống cực đoan, phi tài chính mà mọi người đều dựa vào ChatGPT để quyết định mua máy tính tốt nhất. Tại thời điểm này, người tiêu dùng đã rất có xu hướng hành vi bầy đàn và họ có xu hướng mua cùng một sản phẩm và mẫu mã. Ví dụ: các bài đánh giá trên các trang web như Yelp, Amazon, v.v., nhắc người tiêu dùng chọn trong số các tùy chọn tốt nhất.
Vì các quyết định do chatbot được hỗ trợ bởi AI tổng quát dựa trên dữ liệu đào tạo trong quá khứ, nên các quyết định do chatbot đề xuất sẽ có những điểm tương đồng. Rất có thể ChatGPT sẽ giới thiệu cùng một kiểu dáng và mẫu mã cho mọi người. Điều này có thể đưa "hiệu ứng bầy đàn" lên một mức độ cao hơn và có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt một số sản phẩm và dịch vụ, cũng như giá cả tăng vọt nghiêm trọng.
Điều này càng trở nên rắc rối hơn khi AI đưa ra quyết định dựa trên thông tin sai lệch và không chính xác. Khi các hệ thống được đào tạo dựa trên các tập dữ liệu sai lệch, cũ hoặc hạn chế, các thuật toán AI sẽ củng cố các thành kiến hiện có. ChatGPT và các công cụ tương tự đã bị chỉ trích rộng rãi vì phạm sai lầm thực tế.
Ngoài ra, vì sự cố thị trường tương đối hiếm nên không có nhiều dữ liệu về chúng. Vì các AI thế hệ mới dựa vào đào tạo dữ liệu để học, nên việc họ thiếu kiến thức về điều này có thể khiến khả năng xảy ra sự cố cao hơn.
Hầu hết các ngân hàng, ít nhất là cho đến thời điểm hiện tại, dường như không cho phép nhân viên sử dụng ChatGPT và các công cụ tương tự. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs và một số ngân hàng khác đã cấm sử dụng các công cụ này trên sàn giao dịch của họ, với lý do lo ngại về quyền riêng tư.
Nhưng tôi tin chắc rằng một khi các ngân hàng giải quyết được mối lo ngại của họ về AI tổng quát, thì cuối cùng họ sẽ nắm lấy AI tổng quát. Bởi vì những lợi ích tiềm năng là quá lớn để bỏ lỡ, và bạn có nguy cơ bị bỏ lại phía sau bởi các đối thủ cạnh tranh của mình.
Nhưng cũng có những rủi ro đáng kể đối với thị trường tài chính, nền kinh tế toàn cầu và tất cả mọi người, vì vậy tôi hy vọng họ tiến hành một cách thận trọng.
Người dịch: Jane
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Ý kiến: ChatGPT mang lại lợi ích và rủi ro lớn cho Phố Wall
Lời người biên tập: Trong thế giới tài chính, với sự phát triển của kỹ thuật và công nghệ, các giao dịch ngày càng trở nên phức tạp và có tần suất cao. Lịch sử đã chứng minh rằng công nghệ càng tiên tiến thì sự biến động của thị trường càng lớn. Trong quá trình này, có những người hưởng lợi và có những nạn nhân. Bài viết này là từ tổng hợp, tôi hy vọng sẽ truyền cảm hứng cho bạn.
Các công cụ do AI cung cấp, chẳng hạn như ChatGPT, có tiềm năng cách mạng hóa hiệu suất, hiệu quả và tốc độ làm việc của con người.
Điều này đúng trong thị trường tài chính, nhưng nó cũng đúng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, sản xuất và mọi khía cạnh khác trong cuộc sống của chúng ta.
Tôi đã nghiên cứu thị trường tài chính và giao dịch thuật toán trong 14 năm. Mặc dù trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều lợi ích, nhưng sự phổ biến ngày càng tăng của các công nghệ này trên thị trường tài chính cũng mang đến những nguy cơ tiềm ẩn. Nhìn vào những nỗ lực trước đây của Phố Wall nhằm tăng tốc giao dịch bằng cách sử dụng máy tính và trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể nhận ra một số bài học quan trọng về việc sử dụng những công nghệ này để ra quyết định.
1. Giao dịch theo chương trình đã sinh ra "Thứ Hai Đen"
Vào đầu những năm 1980, được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ và đổi mới tài chính như các công cụ phái sinh, các nhà đầu tư tổ chức bắt đầu sử dụng các chương trình máy tính để thực hiện các giao dịch dựa trên các quy tắc và thuật toán được thiết lập sẵn. Điều này giúp các nhà đầu tư hoàn thành các giao dịch lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Vào thời điểm đó, các thuật toán này tương đối đơn giản và chủ yếu được sử dụng cho cái gọi là kinh doanh chênh lệch giá chỉ số, tức là kiếm lợi nhuận từ chênh lệch giữa giá của "một chỉ số chứng khoán như S&P 500" và "các cổ phiếu tạo nên chỉ số đó". “.
Khi công nghệ tiến bộ và có nhiều dữ liệu hơn, giao dịch có lập trình này trở nên phức tạp hơn và các thuật toán bắt đầu phân tích dữ liệu thị trường phức tạp và thực hiện giao dịch dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Số lượng các nhà giao dịch có lập trình này tiếp tục tăng trên đường giao dịch phần lớn không được kiểm soát, với hơn 1 nghìn tỷ đô la tài sản được trao tay mỗi ngày, dẫn đến sự biến động của thị trường tăng mạnh.
Cuối cùng, điều này đã dẫn đến sự sụp đổ lớn của thị trường chứng khoán năm 1987, được gọi là Thứ Hai Đen tối. Chỉ số công nghiệp trung bình Dow Jones bị sụt giảm tồi tệ nhất từ trước đến nay và nỗi đau lan rộng trên toàn cầu.
Đáp lại, các cơ quan quản lý đã thực hiện một loạt các biện pháp để hạn chế việc sử dụng giao dịch theo chương trình, bao gồm cả bộ ngắt mạch và các hạn chế khác tạm dừng giao dịch trong những biến động lớn của thị trường. Nhưng bất chấp những bước này, giao dịch có lập trình vẫn tiếp tục trở nên phổ biến trong những năm sau sự cố.
2. Giao dịch tần suất cao (HFT)
Mười lăm năm sau, vào năm 2002, Sàn giao dịch chứng khoán New York đã ra mắt một hệ thống giao dịch hoàn toàn tự động. Kết quả là, các nhà giao dịch theo chương trình nhường chỗ cho giao dịch tự động phức tạp hơn và một kỹ thuật tiên tiến hơn: giao dịch cao tần.
Giao dịch tần suất cao sử dụng các chương trình máy tính để phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch ở tốc độ cực cao. Không giống như các nhà giao dịch theo chương trình, những người tận dụng các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá bằng cách mua và bán các rổ chứng khoán trong thời gian dài, các nhà giao dịch tần suất cao sử dụng máy tính mạnh mẽ và mạng tốc độ cao để phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch với tốc độ cực nhanh. Các nhà giao dịch cao tần có thể thực hiện giao dịch trong khoảng 64 phần triệu giây, so với số giây mà các nhà giao dịch phải mất trong những năm 1980.
Các giao dịch này thường rất ngắn hạn và có thể liên quan đến việc mua và bán cùng một chứng khoán nhiều lần trong vòng nano giây. Các thuật toán AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực và xác định các mẫu và xu hướng mà các nhà giao dịch con người không thể nhìn thấy ngay lập tức. Điều này giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định tốt hơn và thực hiện giao dịch nhanh hơn so với thủ công.
Một ứng dụng quan trọng khác của trí tuệ nhân tạo trong giao dịch cao tần là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm phân tích và giải thích dữ liệu bằng ngôn ngữ của con người, chẳng hạn như các bài báo và bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách phân tích dữ liệu này, các nhà giao dịch có thể hiểu rõ hơn về tâm lý thị trường và điều chỉnh chiến lược giao dịch của họ cho phù hợp.
3. Lợi ích của giao dịch AI
Các giao dịch tần suất cao dựa trên trí tuệ nhân tạo này hoạt động rất khác với các giao dịch của con người.
Bộ não con người chậm chạp, không chính xác, hay quên và không có khả năng tính số học dấu phẩy động nhanh, có độ chính xác cao, vốn là một kỹ năng cần thiết để phân tích lượng lớn dữ liệu nhằm xác định các tín hiệu giao dịch. Nhưng máy tính nhanh hơn bộ não con người hàng triệu lần, với bộ nhớ hoàn hảo, khả năng tập trung hoàn hảo và khả năng vô hạn để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong một phần nghìn giây.
Vì vậy, giống như hầu hết các công nghệ, giao dịch cao tần mang lại một số lợi ích cho thị trường chứng khoán.
Các nhà giao dịch cao tần thường mua và bán tài sản rất gần với giá thị trường, điều này giúp đảm bảo rằng luôn có người mua và người bán trên thị trường, từ đó giúp ổn định giá và giảm khả năng biến động giá đột ngột.
Giao dịch cao tần cũng có thể giúp giảm tác động của sự thiếu hiệu quả của thị trường bằng cách nhanh chóng xác định và khai thác việc định giá sai trên thị trường. Ví dụ: các thuật toán giao dịch cao tần có thể phát hiện khi một cổ phiếu cụ thể bị định giá thấp hoặc định giá quá cao và thực hiện các giao dịch để tận dụng những khác biệt đó. Những giao dịch như vậy có thể giúp điều chỉnh sự thiếu hiệu quả của thị trường và đảm bảo rằng tài sản được định giá chính xác hơn.
4. Nhược điểm của giao dịch trí tuệ nhân tạo
Nhưng tốc độ và hiệu quả cũng có thể làm tổn thương thị trường.
Các thuật toán giao dịch tần số cao có thể phản ứng rất nhanh với các sự kiện tin tức và các tín hiệu thị trường khác, khiến giá tài sản tăng hoặc giảm đột ngột.
Ngoài ra, các công ty tài chính giao dịch tần suất cao có thể sử dụng tốc độ và công nghệ của họ để đạt được lợi thế so với các nhà giao dịch khác, làm sai lệch thêm các tín hiệu thị trường. Sự biến động do các giao dịch được hỗ trợ bởi AI cực kỳ tinh vi này đã dẫn đến cái gọi là "sự cố chớp nhoáng" vào tháng 5 năm 2010, khi cổ phiếu lao dốc rồi phục hồi trong vòng vài phút, xóa sạch khoảng 1 nghìn tỷ đô la giá trị thị trường rồi nhanh chóng phục hồi.
Kể từ đó, thị trường biến động đã trở thành bình thường mới. Trong một nghiên cứu năm 2016, tôi và hai đồng tác giả đã phát hiện ra rằng sự biến động (thước đo tốc độ và tính không thể đoán trước của việc tăng và giảm giá) đã tăng đáng kể sau khi áp dụng giao dịch cao tần.
Tốc độ và hiệu quả mà các nhà giao dịch cao tần phân tích dữ liệu có nghĩa là ngay cả những thay đổi nhỏ trong điều kiện thị trường cũng có thể kích hoạt khối lượng giao dịch lớn, dẫn đến biến động giá đột ngột.
Hơn nữa, nghiên cứu được xuất bản vào năm 2021 của tôi và một số đồng nghiệp khác cho thấy rằng hầu hết các nhà giao dịch cao tần đều sử dụng các thuật toán tương tự, điều này làm tăng nguy cơ thất bại của thị trường. Điều này là do sự giống nhau của các thuật toán này dẫn đến các quyết định giao dịch tương tự khi số lượng thương nhân trên thị trường tăng lên.
Điều này có nghĩa là tất cả các nhà giao dịch cao tần đều có khả năng giao dịch trên cùng một phía của thị trường nếu các thuật toán của họ phát ra các tín hiệu giao dịch tương tự nhau. Nghĩa là, tất cả họ đều có khả năng cố gắng bán khi có tin tức tiêu cực và mua khi có tin tức tích cực. Nếu không có ai ở phía bên kia của giao dịch, thì thị trường sẽ thất bại.
5. Bước vào kỷ nguyên ChatGPT
Trí tuệ nhân tạo đã đưa chúng ta vào một thế giới mới của các thuật toán giao dịch được hỗ trợ bởi ChatGPT và các chương trình tương tự. Và những kỹ thuật này có thể làm cho vấn đề "quá nhiều nhà giao dịch ở cùng một phía của giao dịch" trở nên tồi tệ hơn.
Nói chung, con người có xu hướng đưa ra nhiều quyết định khác nhau nếu họ để tự nhiên diễn ra. Nhưng nếu mọi người đưa ra quyết định dựa trên AI tương tự, điều đó có thể hạn chế sự đa dạng trong quan điểm.
Hãy xem xét một tình huống cực đoan, phi tài chính mà mọi người đều dựa vào ChatGPT để quyết định mua máy tính tốt nhất. Tại thời điểm này, người tiêu dùng đã rất có xu hướng hành vi bầy đàn và họ có xu hướng mua cùng một sản phẩm và mẫu mã. Ví dụ: các bài đánh giá trên các trang web như Yelp, Amazon, v.v., nhắc người tiêu dùng chọn trong số các tùy chọn tốt nhất.
Vì các quyết định do chatbot được hỗ trợ bởi AI tổng quát dựa trên dữ liệu đào tạo trong quá khứ, nên các quyết định do chatbot đề xuất sẽ có những điểm tương đồng. Rất có thể ChatGPT sẽ giới thiệu cùng một kiểu dáng và mẫu mã cho mọi người. Điều này có thể đưa "hiệu ứng bầy đàn" lên một mức độ cao hơn và có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt một số sản phẩm và dịch vụ, cũng như giá cả tăng vọt nghiêm trọng.
Điều này càng trở nên rắc rối hơn khi AI đưa ra quyết định dựa trên thông tin sai lệch và không chính xác. Khi các hệ thống được đào tạo dựa trên các tập dữ liệu sai lệch, cũ hoặc hạn chế, các thuật toán AI sẽ củng cố các thành kiến hiện có. ChatGPT và các công cụ tương tự đã bị chỉ trích rộng rãi vì phạm sai lầm thực tế.
Ngoài ra, vì sự cố thị trường tương đối hiếm nên không có nhiều dữ liệu về chúng. Vì các AI thế hệ mới dựa vào đào tạo dữ liệu để học, nên việc họ thiếu kiến thức về điều này có thể khiến khả năng xảy ra sự cố cao hơn.
Hầu hết các ngân hàng, ít nhất là cho đến thời điểm hiện tại, dường như không cho phép nhân viên sử dụng ChatGPT và các công cụ tương tự. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs và một số ngân hàng khác đã cấm sử dụng các công cụ này trên sàn giao dịch của họ, với lý do lo ngại về quyền riêng tư.
Nhưng tôi tin chắc rằng một khi các ngân hàng giải quyết được mối lo ngại của họ về AI tổng quát, thì cuối cùng họ sẽ nắm lấy AI tổng quát. Bởi vì những lợi ích tiềm năng là quá lớn để bỏ lỡ, và bạn có nguy cơ bị bỏ lại phía sau bởi các đối thủ cạnh tranh của mình.
Nhưng cũng có những rủi ro đáng kể đối với thị trường tài chính, nền kinh tế toàn cầu và tất cả mọi người, vì vậy tôi hy vọng họ tiến hành một cách thận trọng.
Người dịch: Jane