«Чат-боты могут быть лишь вспомогательным инструментом инвестора»
Владимир Клиньшов, НИУ ВШЭ-НН — о разумном применении нейросетей
По результатам опроса, проведенного инвестиционной брокерской компанией eToro, каждый десятый розничный инвестор советуется с чат-ботами о покупке акций. Около половины из 11 тыс. опрошенных намерены использовать возможности нейросетей при принятии инвестиционных решений. Стоит ли инвесторам полагаться на искусственный интеллект (ИИ), какие могут возникнуть риски и что нужно учитывать при обращении к нему, рассказал «Ъ-Приволжье» доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник НИУ ВШЭ — Нижний Новгород Владимир Клиньшов.
Фото: НИУ ВШЭ — Нижний Новгород
Фото: НИУ ВШЭ — Нижний Новгород
— Основное и очевидное направление, в котором ИИ может помочь инвестору — это быстрый анализ большого объема данных: новостных потоков, корпоративных отчетов, отраслевых обзоров, он отлично справится с суммаризацией, выделением тезисов и поиском конкретной информации. Также он хорош для автоматизации любой рутины — подготовки документов, презентаций, составления протоколов и меморандумов. Что касается непосредственно принятия инвестиционных решений, отдавать их полностью на откуп искусственному интеллекту нельзя. Можно и иногда даже полезно попросить модель предложить идею, разработать стратегию или сценарий, привести аргументы за и против определенного решения. Но использовать ответы на такие запросы можно только в режиме мозгового штурма, когда модель накидывает тезисы, а оценивает их человек, и он же принимает окончательное решение.
Чат-боты, или по-научному большие языковые модели (БЯМ), могут быть лишь вспомогательными инструментами инвестора. Основными же как были, так и остаются: глубокое понимание рынка, развитая интуиция, широкий кругозор и стальные нервы. Какие из этих качеств может усилить модель? Пожалуй, только два последних, и то с оговорками. «Кругозор» моделей действительно превосходит человеческий — они обучаются на терабайтах данных. Однако при этом модели общего назначения типа ChatGPT не владеют узкоспециальными и самыми свежими данными.
«Стрессоустойчивость» ИИ кажется несомненной — его ответы не подвержены влиянию эмоций. Однако и без эмоций ИИ-модели иногда склонны к «галлюцинациям» — выдаче правдоподобно выглядящих, но абсолютно бессмысленных ответов.
Ограничения и риски БЯМ вытекают из самой их технологии. Модели обучаются на больших, но все же ограниченных объемах данных, и не имеют доступа к данным, появившимся после их обучения (хотя некоторые и могут пользоваться поиском в интернете). Также у моделей нет никакой инсайдерской и узкоспециальной информации, которую они могли бы использовать в своих ответах. А ведь именно такая информация наиболее ценна для принятия инвестиционных решений. Единственный способ эту информацию модели сообщить — прикрепить ее к своему запросу в виде текста или документа. При этом тут же возникают риски, связанные с безопасностью данных: в лучшем случае они могут быть (и будут) использованы при обучении новых моделей, а в худшем — могут попасть в сеть или в руки конкурентов. Также важно понимать, что модели в принципе не умеют предсказывать будущее: они обучались лишь на данных из прошлого, и могут адекватно анализировать лишь те ситуации, которые уже встречались раньше. А в макроэкономических системах никакая ситуация не может в точности повториться из-за их чрезвычайной сложности.