לראשונה בינה מלאכותית ניצחה חזאים אנושיים בתחרות גדולה: מה זה אומר לשוק ההון?
885 משתתפים ביצעו כמעט 89 אלף תחזיות על 58 אירועים, ושלושה בוטים סיימו בין חמשת המקומות הראשונים. מערכות AI מסוגלות כבר לעבור על כמויות עצומות של מידע, לעדכן הסתברויות במהירות ולהתחרות בחזאים מקצועיים
בינה מלאכותית עוד תחום שנחשב שנים למגרש של ניסיון ושיקול דעת אנושי מתחיל להשתנות. בתחרות הקיץ של מטאקולוס, אחת מפלטפורמות החיזוי הגדולות בעולם, מערכת AI בשם Laertes סיימה ראשונה בדירוג הכולל, ManticAI במקום השני ו-FutureSearch במקום החמישי. החזאים האנושיים הטובים ביותר הגיעו למקומות השלישי והרביעי. זו הפעם הראשונה שמערכת AI מסיימת בראש התחרות העונתית של הפלטפורמה.
היקף התחרות מגדיל את משקל התוצאה: 885 משתתפים הגישו 88,558 תחזיות על 58 שאלות בכלכלה, בטכנולוגיה, בבריאות ובאירועי עולם. כל משתתף נתן הסתברות לאירוע עתידי ועדכן אותה כשהגיע מידע חדש. תחזית של 70% שונה מהותית מתחזית של 95%, והציון בודק לאורך זמן אם רמת הביטחון תאמה את מה שקרה בפועל.
זו העבודה של חזאי טוב: הוא קורא הרבה, משווה תרחישים, מחפש מידע שסותר את ההערכה הראשונית ומעדכן הסתברות. מערכת AI עושה את זה בהיקף אחר לגמרי. היא עוברת בתוך זמן קצר על מאות כתבות, נתוני מאקרו, הודעות ממשלה, מחקרים ומחירי שוק, מריצה כמה מסלולי ניתוח במקביל ובונה הסתברות משוקללת. כשהמידע משתנה, התחזית משתנה איתו.
הקצב מהיר. לא מזמן עוד פיגרו מערכות AI אחרי החזאים האנושיים המובילים, וכעת שלושה בוטים נמצאים בחמישייה הראשונה ושני המקומות הראשונים שייכים למכונות. זה עדיין מבחן מוגדר עם שאלות ברורות ותוצאה שאפשר למדוד, אבל דווקא משום כך קל יותר להשוות ביצועים מאשר בשיחות כלליות על אינטליגנציה.
משוק ההון ועד חדרי הנהלה
לתוצאה יש יישום עסקי רחב. חברה יכולה לשאול מה ההסתברות שמחיר הנחושת יחצה רמה מסוימת, מה הסיכוי שספק מרכזי יאחר, שהריבית תישאר בטווח מסוים או שהביקוש למוצר יגיע ליעד. בנק יכול להריץ אלפי תחזיות על אשראי ומאקרו, חברת ביטוח לעדכן הסתברויות סביב אירועי טבע ועלויות, וחברה תעשייתית לחבר את המערכת לנתוני מלאי, הזמנות וחומרי גלם.
בשוק ההון השימוש טבעי עוד יותר. מערכת יכולה לפרק השקעה לשורת שאלות: מה הסיכוי שההכנסות יעברו רף מסוים, שהשקת מוצר תידחה או שהמרווחים יצטמצמו, ומה כבר מגולם במחיר המניה. היתרון הוא המעבר מהערכה כללית כמו "הסיכוי גבוה" למספר שאפשר להשוות, לעדכן ולבחון לאורך זמן. גם הווארד מרקס בן ה-80 שינה את דעתו ומהמר על מי שיבין בינה מלאכותית.
עם זאת, תחזית טובה על אירוע מסוים אינה זהה ליכולת להרוויח ממנו. מחיר מניה משקף כבר את ההערכות של משקיעים רבים, ולכן גם מי שחזה נכון את הריבית או את מכירות החברה עשוי לגלות שהשוק תמחר את התרחיש. השימוש המעניין ביותר יהיה כנראה כמערכת עזר לאנליסטים, למנהלים ולמשקיעים, ולא כמכונה שמוציאה פקודות קנייה ומכירה באופן עיוור.
יש גם סיכון של חשיבה דומה מדי. מערכות שונות יכולות לקרוא את אותם מקורות, להשתמש במודלים דומים ולהגיע לאותה שגיאה. אירועים נדירים, מידע מטעה או שינוי חד במשטר הכלכלי יכולים להקשות עליהן, והשאלה שהאדם בוחר לשאול חשובה כמעט כמו התשובה.
השלב הבא כבר נראה באופק: חיבור מערכות החיזוי למידע הפרטי של חברות. במקום תחזית שנתית אחת, מנהל יוכל לקבל בכל יום הסתברויות מעודכנות למכירות, למלאי, לסיכוני אשראי, לזמני אספקה ולמחירי חומרי גלם. אנליסט יוכל לעקוב אחרי עשרות תרחישים במקביל, ומשקיע יוכל לראות איך כל הודעה משנה את ההסתברות לתרחיש שהוא בונה. עונת הדוחות היא המבחן האמיתי והקשוח ביותר עד כה של הבינה המלאכותית.
