لقد حل الذكاء الاصطناعي مشكلة نافيير-ستوكس، واخترق أكثر أنظمتنا أمانًا، وصمم علاجات جديدة للسرطان.
لكنه لا يزال غير قادر على التفوق على مؤشر S&P 500.
متى سيتفوق الذكاء الاصطناعي على السوق؟
إنه سؤال تريليون دولار يواجه المختبرات.
الإجابة أنيقة بشكل مدهش.
تبدأ ببناء أكبر روبوت في العالم عام 1991.
بطول 360 مترًا من الفولاذ، يُعد "ماسلانتكيرينج" أكبر هيكل متحرك على وجه الأرض. وهو يعمل بشكل مستقل تمامًا.
يعرفه الهولنديون باسم بوابتهم البحرية، التي بُنيت لحماية 2.7 مليون نسمة في روتردام من العواصف العاتية.
لأداء مهمته، يجب على الروبوت أن يتنبأ بمستوى سطح البحر بدقة.
أبسط نموذج لمستوى سطح البحر هو مفتاح تشغيل.
عندما يكون المد مرتفعًا، يكون المفتاح في وضع التشغيل. وعندما يكون المد منخفضًا، ينطفئ.
المفتاح (بالبرتقالي) هو نموذج سيئ للواقع (بالأزرق المخضر).
لكن المفتاح يغفل شكل المد. فالمد المرتفع لا يزال يعبر عتبة الخطر.
يحتاج الروبوت إلى نموذج أفضل.
المد والجزر مدفوعان إلى حد كبير بالقمر، حيث يرسم جاذبيته منحنى دوريًا على المحيطات. استبدل المفتاح بمنحنى جيبي، وسيبدأ توقع الروبوت في تتبع المد.
جاذبية القمر (بالبرتقالي) هي نموذج أفضل للواقع (بالأزرق المخضر).
لا يزال غير كامل. فالمد يتشكل أيضًا بفعل جاذبية الشمس، وتضاريس قاع الخليج، وانحراف المدار، وعشرات العوامل الأخرى.
فقط عندما يحتوي الروبوت على كل البنية ذات الصلة للنظام الشمسي يمكنه التنبؤ بالمد والجزر.
جميع قوى المد والجزر (بالبرتقالي) تسمح للنموذج بمطابقة الواقع تمامًا (بالأزرق المخضر).
هذا يوضح نظرية المنظم الجيد، التي أثبتها كونانت وآشبي في عام 1970:
"كل منظم جيد لنظام ما يجب أن يكون نموذجًا لذلك النظام."
وهذا يفسر تمامًا حدود قدرات الذكاء الاصطناعي اليوم:
- نماذج الشطرنج تحتوي على هندسة الرقعة، المعاد بناؤها من تسلسلات النقلات.
- وكلاء البرمجة يحتويون على قواعد الحوسبة، المستمدة من كل سطر من الكود مفتوح المصدر.
- نماذج الفيديو والعالم تحتوي على القوانين الفيزيائية، المعاد اشتقاقها من البكسلات.
الذكاء الاصطناعي يلتهم العالم.
لكن فقط بالترتيب الذي يمكنه ابتلاعه.
إليك نفس الفجوة بين النموذج والواقع، معاد رسمها لسوق الأسهم:
نموذج مورنينجستار (بالبرتقالي) للتقييم ينحرف عن الواقع (بالأزرق المخضر).
من الواضح أن "تقدير القيمة العادلة" لمورنينجستار ليس "منظمًا جيدًا".
ربما ليست مورنينجستار على مستوى عالمي في تقييم الأسهم. لكن نفس الصورة تنطبق على أهداف الأسعار الداخلية لأفضل صناديق التحوط. لا أحد لديه منظم جيد للأسعار، وهذا يرجع إلى حقيقة بسيطة:
الأسواق أنظمة مرجعية ذاتية، أو كما يسميها الاقتصاديون، أنظمة انعكاسية.
الأسعار تحددها ملايين الأشخاص الذين يراقبون السعر، ويراقبون رد فعل بعضهم البعض على السعر، ويستجيبون بدورهم.
لم يبني أحد ذكاءً اصطناعيًا يحتوي على الجمهور.
الأسواق تسقط بالترتيب الذي يمكن للذكاء الاصطناعي احتواؤها فيه.
لكن المال لا يزال يسقط، وبعض الأسواق بالفعل تم احتواؤها.
النظرية تشرح تمامًا الترتيب الذي تسقط به:
1. بناة الكمبيوتر الكمي بنوا بالفعل ذكاءً فائقًا.
الذكاء الاصطناعي يحتوي بالفعل على خوارزميات أخرى.
لم تكن أولى الذكاءات المالية الفائقة هي نماذج LLM.
لقد كانت أنظمة التداول الكمي.
على آفاق زمنية بالمللي ثانية، بنت شركات الكمبيوتر الكمي بالفعل 'منظمين جيدين'.
لا يمكن لأي إنسان أن يتفاعل بهذه السرعة، لذا فإن التوقعات قصيرة المدى أقل انعكاسية. الأشياء الوحيدة التي يمكنها توليد أسعار سريعة على هذا المقياس الزمني هي خوارزميات أخرى.
والنماذج يمكنها احتواء نماذج أخرى.
حققت شركات رينيسانس تكنولوجيز، وجين ستريت، وتو سيغما مئات المليارات من الأرباح من خلال بناء أنظمة تحتوي على منطق الخوارزميات الأخرى التي تتداول ضدها.
توضيحي. نماذج التداول الكمي على مقياس المللي ثانية (بالبرتقالي) يمكنها مطابقة التقلبات الدقيقة في السعر (بالأزرق المخضر) بشكل وثيق اليوم.
النماذج الأكبر تبتلع النماذج الأصغر ثم تراجح سلوكها. الأسواق قصيرة الأجل هي حرب لا نهاية لها من الأنظمة التي تأكل بعضها البعض.
(هناك حجة حول سلامة الذكاء الاصطناعي مخبأة هنا. يتنظّر باحثو المحاذاة حول ASIs التي تحتوي على ASIs. وصلت شركات الكمبيوتر الكمي إلى هناك أولاً.)
ومع ذلك، فإن نماذج الكمبيوتر الكمي هذه تنهار بسرعة.
على الآفاق القصيرة، النظام هو في الغالب آلات تتداول ضد آلات.
على الآفاق الطويلة، يعود الجمهور.
2. الأسواق الخاصة ستصبح عامة خلال عقد من الزمن.
الذكاء الاصطناعي بدأ يحتوي على عمل المحلل.
الكثير من التمويل لا يتعلق بكونك أفضل في التقييم.
إنها منافسة على اكتساب المعلومات ومعالجتها.
يقوم ملايين المحللين الماليين اليوم بفحص غرف البيانات، وبناء النماذج، ونشر المقارنات، وتحويل الأدلة المجزأة إلى قرارات استثمارية.
تاريخيًا، فقط عدد قليل من الشركات كان لديها القوى العاملة للقيام بذلك على نطاق واسع.
الأسواق الخاصة لم يكن لديها أبدًا منظم جيد.
صندوق بلاكستون العقاري في عام 2022 هو مثال تقليدي. بقيت محفظته الخاصة مُقيّمة "بالتكلفة"، بينما انهارت محفظة مطروحة للتداول العام ذات تعرض مماثل مرتين، بشكل حاد.
الأسواق الخاصة (بالبرتقالي) يمكن أن تنحرف بشدة عن نظيراتها المطروحة للتداول العام (بالأزرق المخضر).
يمكننا فقط رؤية هذه الفجوة لأن نظيرًا مطروحًا للتداول العام كان موجودًا. معظم الأصول الخاصة لا تقدم مثل هذه المرآة.
هذا يتغير بسرعة.
النماذج الآن تقرأ الإيداعات، واتفاقيات الائتمان، وغرف البيانات الافتراضية. الوكلاء الآن يقومون بالأعمال المحيطة: التقييم، والنمذجة، وسحب المقارنات، وإنشاء الشرائح. عنق الزجاجة للمحللين يختفي وأنت تقرأ هذا.
المزيد من المستثمرين يخلقون المزيد من العروض.
المزيد من العروض تخلق المزيد من المعاملات.
المزيد من المعاملات تحسن اكتشاف الأسعار، مما يجذب المزيد من المستثمرين.
رأس المال الخاص يحصل أخيرًا على منظم جيد.
نحن نرى هذا بالفعل في هيبيا: الصناديق تنشئ مليارات من الصفقات خارج السوق وتوفر مئات الملايين من خلال الخروج من المراكز مبكرًا، قبل أن يلحق السوق بذلك.
الأسواق الخاصة ستتداول مثل الأسواق العامة.
النتيجة المتناقضة هي أنه في اللحظة التي يحدث فيها هذا، لن يتم حلها بعد. الذكاء الاصطناعي سيحولها إلى أنظمة انعكاسية، مما يعيدنا إلى السؤال المركزي.
ماذا يحدث عندما يجب على النموذج أن يحتوي على الجمهور؟
3. الأسواق العامة لن يتم حلها بواسطة LLM.
الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى نموذج مختلف تمامًا لاحتواء الجمهور.
الناس ينتظرون أن يتفوق كلود على السوق من أجلهم.
لن يحدث.
بينما تبدو نماذج LLM مفيدة حقًا للتحليل الأساسي، فإن التحليل الأساسي يفشل غالبًا بسبب الانعكاسية. التقييمات الأعلى الناتجة عن ديناميكيات الجمهور يمكن أن تخفض تكلفة رأس المال، مما يسرع النمو، ويدفع التقييمات إلى الأعلى.
الانعكاسية تغير الأساسيات.
إذن، أي ذكاء اصطناعي يمكنه فعلاً نمذجة الجمهور؟
3.1 تويتر نمذج الجمهور قبل وول ستريت.
فئة واحدة من النماذج تتنبأ بالفعل، وتشكل، السلوك البشري بشكل أفضل من أي LLM.
"الخلاصة الإخبارية" تحتوي بالفعل على نموذج شبه كامل لعلم النفس البشري. إنها تؤثر على الانتخابات، وتضع الاتجاهات الثقافية، وتنمذج مليارات الأشخاص بشكل أفضل مما يعرفون به أنفسهم.
خوادم الإعلانات على وسائل التواصل الاجتماعي تعمل بنفس الطريقة. الإعلان عن بالضبط ما كنت على وشك شرائه، غالبًا ما يجعلك ترغب في شرائه أولاً. لاحظ الانعكاسية.
الصلة المتوقعة لمنشور في الخلاصات الإخبارية (بالبرتقالي) يمكنها نمذجة وخلق تفاعل وأهمية فعلية (بالأزرق المخضر).
هذا يؤدي إلى نتيجة غير معتادة:
xAI هو أفضل مختبر مالي في العالم.
يجلس جروك على مجموعة البيانات النادرة التي تلتقط الجمهور في الوقت الفعلي.
الخلاصة بالفعل تحرك الأسواق.
بالنسبة للمستثمرين الأفراد، الاهتمام يهم بالفعل أكثر من الأساسيات. بشكل متزايد، كل سهم هو سهم ميمي، والخلاصة تتحكم في الميمات.
النهاية المنطقية مقلقة. نظام مستقبلي يمكنه التنبؤ برد فعل الجمهور، وتوليد السرد الفائز، ثم توزيعه من خلال "مستثمرين" روبوت لضخ ممتلكاته الخاصة. الخط الفاصل بين حملة تسويقية رائعة والتلاعب بالسوق رفيع بالفعل، وبعد التفرد، يصبح غير واضح.
التلاعب بالسوق على وشك أن يصبح قدرة نموذجية.
3.2 النموذج يجب أن يحتوي على السوق.
الشركات الناشئة في مجال المحاكاة تخدش سطح هذه المشكلة لكنها لن تحل الانعكاسية. الجماهير الاصطناعية التي لا تلمس سعرًا حقيقيًا أبدًا هي مجموعات تركيز في صندوق.
أسواق التنبؤ تهرب منه أيضًا. احتمالات هطول المطر لا يمكنها تغيير الطقس.
نموذج الانعكاسية الحقيقي يجب أن يفعل شيئين:
- يحتوي على المنظمين الآخرين. يجب أن يتنبأ بكيفية تفاعل السوق، ويبقى متقدمًا بخطوة واحدة.
- يحتوي على تأثيره الخاص. البيانات التاريخية لا يمكنها الكشف عن تأثير مستثمر لم يكن موجودًا أبدًا. يجب على النموذج أن يتداول، ويلاحظ ما يغيره، ويحدث نفسه.
هذه النماذج تنتقل بالفعل من التدريب إلى التداول.
لكن هناك عقبة: الذكاء الاصطناعي يمكنه فقط تعلم استراتيجية مستقرة بينما تظل صفقاته صغيرة بما يكفي لعدم تحريك السوق.
الأكاديميون يسمون هذا قيد التقارب.
المتداولون يسمونه مبدأ مألوفًا:
"الحجم يقتل الصفقة."
هذا لن يوقف ما هو قادم.
الآلات التي تتفوق على السوق ستنتشر من المللي ثانية إلى الدقائق والأيام والأرباع والسنوات.
سيكون من غير المجدي التداول ضد الآلة.
البوابات على وشك الانفتاح.
كل سوق سيهيمن عليه الآلات.
كل شركة ستنافس الذكاء الاصطناعي.
يجب أن تتغير مؤسساتنا وفقًا لذلك.
كانت شركات الكمبيوتر الكمي أول من أعاد الهيكلة حول هذا الواقع الجديد. أصبحت مخططاتها التنظيمية أنظمة لجمع وتنظيف وهيكلة ونمذجة كميات هائلة من البيانات. أصبحوا منظمين جيدين لأسواقهم.
كل شركة على وشك مواجهة نفس التحول.
أهم وظيفة في المستقبل ستكون تعليم الآلات بنية العالم.
لا يمكنك بيع التفرد على المكشوف.
يمكنك فقط أن تصبح جزءًا منه.
جزيل الشكر لماني رومان، وروب جولدستين، ومارتي تشافيز، وبوب ستيل، و@WillManidis، و@lennysan لتحسين نموذجي لهذا النظام.
