Вы и искусственный интеллект: как искусственный интеллект может повлиять на решения в области личных финансов

В финансовом пространстве происходит новая революция, основанная на искусственном интеллекте. За последние несколько десятилетий компьютеры уже изменили то, как люди сберегают, инвестируют и распоряжаются деньгами. Сегодня более умным и мощным машинам передаются десятилетия прошлых финансовых данных, что позволяет людям делать более точные прогнозы на будущее.

NBC 5 побеседовал с экспертами из Чикаго, которые строят этот новый мир, в надежде узнать больше о том, какую помощь и вред может принести искусственный интеллект.

“Мир финансовых услуг – это идеальный мир для ИИ”, – говорит Крис Хэммонд, директор Центра повышения безопасности машинного интеллекта при Северо-Западном университете. “С одной стороны, у нас есть целая куча данных, которые представляют собой цифры и символы, значение которых нам абсолютно известно. С другой стороны, у нас есть люди, которым нужна информация, но они не могут работать с этими цифрами и символами”.

Сторонники и оптимисты ИИ надеются, что работа с этими цифрами и символами станет проще с чат-ботами, работающими на основе больших языковых моделей или LLM.

Одна из попыток соединить сложные данные с отточенным языком была предпринята компанией Morningstar, базирующимся в Чикаго гигантом в области инвестиционных рейтингов и исследований. Группа специалистов Morningstar создала чат-бота на базе искусственного интеллекта под названием Mo. Выпущенный в начале этого года для клиентов, Mo специализируется на общих финансовых запросах.

Любой пользователь может “поговорить” с Mo, набрав вопрос и получив ответ в формате чата. Но в холле штаб-квартиры Morningstar, расположенной в центре города, Mo работает в паре с аватаром на плоском экране телевизора, придавая ему вид анимированного человека. Даже создатели Mo удивлены тем, как далеко продвинулась эта работа.

Если бы вы спросили меня 10 лет назад, будет ли у нас в холле виртуальный аватар, отвечающий на вопросы инвесторов, я бы ответил “нет”, – сказал Ли Дэвидсон, директор по аналитике компании Morningstar.

Ответы Мо на многие финансовые вопросы могут быть многословными, он дает длинные, связные ответы на вопросы типа “в чем преимущества акций по сравнению с облигациями?” или «Каков пессимистический сценарий для Microsoft?».

Однако он не затрагивает другие темы, например, “какие акции мне следует купить сегодня?”.

На этот вопрос Мо ответил: “Извините, но я не могу давать индивидуальные советы по инвестициям”.

Дэвидсон сказал, что Мо проходил тестирование в течение пяти лет. За это время ему было предоставлено множество ограничений, чтобы гарантировать, что он придерживается тем, о которых он хорошо знает, и не подталкивает пользователей к необоснованному выбору. Для этого Мо предоставили десятки тысяч редакционных статей об инвестициях и инвестиционные данные за последние 30 лет.

По мнению таких экспертов, как Хэммонд, важнейшей составляющей того, чтобы ИИ мог помогать, а не вредить человечеству, является обеспечение корректности и этической чистоты данных, поступающих в эти машины. Другими словами, четкое объяснение неполноценных или предвзятых данных является проблемой – независимо от того, насколько ловко и слаженно они представлены.

“Эти системы прекрасно владеют языком, но это не значит, что они понимают, что говорят”, – говорит Хэммонд.

Хэммонд хочет, чтобы все начали очень критически относиться к информации, полученной с помощью ИИ.

“Теперь у нас есть системы, с которыми мы можем взаимодействовать честно и свободно”, – сказал Хэммонд. “Если мы сосредоточимся не только на том, чтобы язык был красивым, но и на том, чтобы эти вещи были правильными, то мы создадим для себя партнеров, которые смогут оставаться с нами и помогать нам советами, основываясь на понимании того, что происходит в мире”.

По словам Хэммонда, при наличии правильных процессов мы можем научиться доверять машинам так же, как мы учимся доверять людям: через время, опыт или логическое объяснение.

Дэвидсон сказал, что он понимает, почему люди могут быть не склонны принимать финансовые советы от машины, но он также знает, что есть люди, которым удобнее брать на себя риск.

“Какова ваша склонность к риску, чтобы принять эти рекомендации?” – сказал Дэвидсон. “Если вы смотрите фильм и Netflix рекомендует вам новый фильм, то, вероятно, все будет в порядке. Возможно, время от времени вы будете получать плохие рекомендации, но ставки здесь невелики. … Какова ваша склонность к риску, когда речь идет об инвестировании? У каждого своя склонность к риску”.

Для тех, кто, возможно, имеет более высокий аппетит к риску, испанская компания Danelfin, занимающаяся подбором акций, предоставляет пользователям оценку от одного до десяти баллов по вероятности того, что акции или биржевые фонды превзойдут рынок через три месяца.

Danelfin отслеживает тысячи акций на американских и европейских биржах, ежедневно обновляя информацию из своего офиса в Барселоне, состоящего из девяти человек.

“С точки зрения анализа ничто не может превзойти машину”, – говорит основатель и генеральный директор компании Томас Дьяго. “Наше решение построено таким образом, чтобы объединить людей и машины”.

По словам Дьяго, его компания использует одну из сильных сторон машинного обучения – выполнение повторяющихся задач – для того, чтобы раскрыть суть, которую человек не успевает заметить.

“Мы преобразуем 900 индикаторов в день в 10 000 характеристик акций в день”, – говорит Дьяго. “Все эти характеристики, эти анализы формируются в вероятность обыграть рынок за три месяца”.

Дэвидсон, Дьяго и Хэммонд описали сценарий, при котором человеческое понимание будет расширено, а не полностью заменено искусственным интеллектом. В краткосрочной перспективе оптимистичный взгляд на ИИ может представить его как дополнительный инструмент или партнера для достижения более человеческих целей при условии, что человек будет контролировать данные и критически смотреть на них.

“Я думаю, что сейчас опасность для потребителей заключается во взаимодействии с такой системой, как Chat GPT, и всем тем, что может быть построено на ее основе”, – сказал Хэммонд. “Язык настолько ясен, чист, текуч и чудесен, что мы путаемся. И мы думаем, что он делает что-то, чего нет”.

Дэвидсон считает, что, поскольку финансовые решения – это задачи с высокими ставками, люди всегда будут стремиться к повышенному уровню контроля при работе с ИИ.

“Я не вижу времени, когда это будет полностью автоматизировано”, – сказал Дэвидсон. “Это не значит, что это невозможно. Я думаю, что это возможно, но я не знаю, насколько это желательно”.