ПоддержатьЕсли прогнозы ИИ становятся лучше, то нет причин думать, что они не смогут принести такую же пользу инвестированию и торговле, как маркетинг и разработка продуктов. Но что происходит, когда многие люди полагаются на ИИ в своих инвестициях?
Искусственный интеллект (ИИ) способен вывести искусство прогнозной аналитики на новый уровень. Его способность анализировать огромные объемы данных за короткие периоды времени позволяет ему обнаруживать закономерности и связи между разрозненными наборами данных, одновременно отслеживая потенциальные нарушения этих закономерностей, которые могут привести к неожиданным результатам.
Это делает его бесценным для самых разных приложений — от продаж и маркетинга до бизнес-планирования, разработки продуктов и кибербезопасности. Но насколько точным оказывается ИИ? И насколько эффективен он для прогнозирования поведения сложных систем и сред, особенно когда на эти среды будет все больше влиять сам ИИ?
ИИ предсказывает поражения
Недавнее исследование Центра нейроэкономических исследований Калифорнийского университета Клермонта показывает, что применение искусственного интеллекта к традиционным линейным статистическим моделям, используемым для прогнозирования, например, станет ли данная песня хитом или нет, повышает точность с 69 процентов до впечатляющих 97 процентов. Если это правда, то это открывает огромный потенциал для музыкальной индустрии, позволяющей сосредоточить свои ресурсы на производстве, продвижении и других ресурсах на наиболее многообещающих произведениях с полной уверенностью в том, что они принесут прибыль.
В частности, потоковые сервисы могли бы добиться гораздо большего удержания клиентов и увеличения доходов, если бы они наполнили свои новые музыкальные предложения мелодиями, которые имеют высокие шансы быть принятыми.
Однако на данный момент хитами становятся лишь около 4% новых песен. Если использовать искусственный интеллект для более точного согласования интересов слушателей с новыми релизами, этот процент должен вырасти. Однако это может привести к апатии в музыкальной индустрии, поскольку большинство рекомендаций основано на том, что пользователи уже выбрали, а не на том, что является новым и свежим.
Более здоровый взгляд
В сфере здравоохранения поставщики услуг повышают точность диагностики, лечения и даже поиска лекарств, и разработки методов лечения, используя большие языковые модели (LLM), такие, как ChatGPT, для интерпретации записей врачей, клиницистов, исследователей и других. Новая модель, получившая название NYUTron, разработанная в Медицинской школе Гроссмана Нью-Йоркского университета, показала, что она может принимать и анализировать структурированные и неструктурированные данные, несмотря на большое разнообразие стилей и форматов.
Модель продемонстрировала улучшение на 15 процентов по сравнению со стандартными инструментами прогнозирования в таких критических областях, как повторная госпитализация пациентов, внутрибольничная смертность и отказ в страховании. Ожидается, что это улучшит показатели здоровья за счет снижения риска заражения, взаимодействия лекарств и других потенциальных опасностей. Это также может упростить процесс выставления счетов и даже снизить общую стоимость лечения.
Трудное определение
Однако не все попытки прогнозной аналитики на основе ИИ увенчались успехом. OpenAI, создатель ChatGPT, недавно отключил модель, предназначенную для обнаружения текста, сгенерированного ИИ, после достижения успеха всего в 26 процентов. Между тем, уровень ложноположительных результатов, при которых человеческий текст был помечен как AI-текст, колебался в районе 9 процентов.
В настоящее время модель все еще находится в открытом доступе в надежде, что отзывы пользователей помогут разработать более надежную систему. OpenAI также исследует новые методы определения происхождения данных и планирует разработать аналогичные классификаторы ИИ для аудио и видео.
В случае успеха подобные программы очень помогут преподавателям, следователям по делам о мошенничестве и организациям, борющимся с дезинформацией в целом и дезинформацией как в социальных, так и в традиционных СМИ. Даже если уровень успеха повысится, OpenAI не рекомендует использовать свои модели в качестве основных инструментов принятия решений — эта ответственность должна оставаться на людях.
Выбор победителей
Точное предсказание будущего также является ключом к успеху на фондовом рынке, поэтому неудивительно, что существует большой интерес к созданию модели ИИ, способной сделать именно это. Одним из разработчиков, претендующих на успех в этой области, является VantagePoint Software. Компания заявляет, что ее новая платформа, управляемая искусственным интеллектом, «точно предсказывает будущие цены и изменения тенденций на различных рынках, включая акции США, канадские акции, ETF, фьючерсы, Форекс и криптовалюту».
Фирма, которая занимается разработкой торгового программного обеспечения с 1980-х годов, заявляет, что эта последняя версия обеспечивает 87,4% «доказанной точности» за счет использования глубокого обучения и нейронных сетей для улучшения прогнозирования, оптимизации, распознавания образов, классификации и других факторов, используемых для выявления потенциальных возможностей и подводных камней на финансовых рынках.
Краткое резюме
Если прогнозы ИИ улучшаются, то нет причин думать, что они не принесут такой же пользы инвестированию и торговле, как маркетинг и разработка продуктов. Но может ли это привести к дилемме в будущем? Если каждый почти всегда делает правильный выбор, существенно снижая риск и увеличивая вознаграждение, существует ли опасность усугубить последствия просчетов, когда они все-таки происходят?
Если все начнут использовать ИИ для покупки нужных акций или запуска нового бизнеса, что произойдет, когда эти модели внезапно начнут мигать предупреждающими знаками? Будет ли коррекция или сокращение рынка более серьезными и продолжительными, чем если бы только некоторые игроки поняли это правильно?
Прошло почти сто лет с тех пор, как мир пережил катастрофический экономический коллапс, который частично был вызван широко распространенным предположением, что рынки и оценки будут расти вечно. Было бы обидно повторить эту историю только потому, что алгоритм говорит, что на этот раз это реально…
