Nors dirbtinio intelekto (DI) plėtra davė impulsą DI valdomiems prekybos robotams ir investicijų įrankiams, labai svarbu šią naują technologiją vertinti atsargiai. Apie viliojantį pelną ir objektyvaus sprendimų priėmimo pažadą galima tik svajoti, tačiau tikrovė yra tokia, kad DI investavimas dar yra kūdikiškas ir turi pakankamai nenuspėjamumo.
Taip pat kaip ir žmonės, DI negali numatyti ateities. Nepaisant technologijų pažangos, netikėti įvykiai, tokie kaip rugsėjo 11 d., 2008 m. kredito krizė ir neseniai kilusi koronaviruso pandemija, parodė, kad tiek DI sistemos, tiek žmonės investuotojai gali būti negailestingai nustebinti. Be to, DI sistemos efektyvumas labai priklauso nuo pradinės duomenų kokybės ir žmonių programuotojų sukurtos programinės įrangos. Net ir pažangiausiai DI algoritmai gali gauti netikslus rezultatus, jei jie buvo pagal laisva valia pateikti klaidingais duomenimis arba defektine programine įranga.
Ypač investavimo aplinkoje iškyla nauji iššūkiai su kuriamu DI. Jo gebėjimas sugerti didelę duomenų masę ir priimti savarankiškus sprendimus yra įspūdingas. Tačiau jei pradiniai duomenys buvo paslinkti arba neteisingi, DI sistemos sprendimai gali tik pablogėti tolimesniu mokymosi ir savo kodo kūrimo procesu. Tai kelia nerimą dėl paslinkimo, netikslumų ir galimybės atsirasti halucinacijoms, kuriose DI sistemos generuoja neteisingą informaciją arba gali išgalvoti faktus.
Be to, automatizuotos DI sistemos pažeidžiamos saugos rizikoms, tokioms kaip duomenų nutekėjimas ir modelio apverčiamieji puolimai. Šios pažeidžiamybės gali atskleisti pagrindinį kodą ir duomenis, todėl DI sistemos tapo gudrųjų elgesio bandymų tikslais.
Nepaisant šių ribojimų ir rizikų, daug investuotojų vis tiek siekia patikėti savo investicijas DI. Noras pasitikėti mašinomis daugiau nei žmonėmis gali kilti tikėjimo, kad DI yra objektyvesnis, logiškesnis ir patikimesnis sprendimų priėmimui. Tačiau svarbu pripažinti, kad DI investicijų įrankis yra tik tiek geras, kiek jo paskyrimo ir nuovokos turi kuriantys asmenys. Jis gali paveldėti jų mąstymo klaidas ir blogus sprendimus, neturėdamas žmogaus intuicijos ir prisitaikomumo, kuriais žmonės turi, susidūrę su nepaprastais įvykiais.
Apibendrinant, nors DI investavimas turi pažadus, labai svarbu būti atsargiam ir nepasitikėti DI sistemomis blankiai priimant investicinius sprendimus. Ilgalaikis DI efektyvumas ir patikimumas investicijų pasaulyje dar nėra visiškai įrodytas. Žmogiškieji investicijų profesionalai vis dar vaidina svarbų vaidmenį, siūlydami savo patirtį, intuiciją ir lankstumą, kurie reikalingi naviguoti neprognozuojamose rinkos sąlygose. Technologijoms toliau vystantis, subalansuotas požiūris, kuris derina abiejų pasaulių – žmonių ir DI – stipriąsias puses, gali suteikti geriausius rezultatus investuotojams.
D.U.K. skyrelis:
1. Kas yra DI investavimas?
DI investavimas apima dirbtinio intelekto technologijų, tokios kaip mašininio mokymosi algoritmai ir duomenų analizė, naudojimą investiciniams sprendimams priimti ir portfelio valdymui. DI valdomos sistemos gali analizuoti didelius duomenų kiekius, nustatyti šablonus ir priimti savarankiškus sprendimus, grindžiamus iš anksto apibrėžtais algoritmais.
2. Ar DI gali numatyti ateitį?
Ne, DI, kaip ir žmonės, negali numatyti ateities. Nepaisant technologijos pažangos, netikėti įvykiai gali nustebinti tiek DI sistemas, tiek žmonių investuotojus. Nors DI gali analizuoti istorinius duomenis ir nustatyti šablonus, jis negali tiksliai numatyti ateities įvykių ar rinkos tendencijų.
3. Kokie yra DI investavimo rizikos?
Yra keletas su DI investavimu susijusių rizikų. Pradinės duomenų ir programinės įrangos kokybė yra lemtinga tikslumui rezultatui. Defektuoti arba paslinkti duomenys gali lemti netikslus sprendimus DI sistemoms. Be to, yra saugos rizikų, tokių kaip duomenų nutekėjimas ir bandymai įsilaužti įvairiais būdais, kurie gali pakenkti DI sistemų vientisumui.
4. Kas tai yra generatyvi DI?
Generatyvi DI yra dirbtinio intelekto pasrūpinimas, skirtas kurti naują ir originalų turinį. Investavimo aplinkoje generatyvi DI gali sugerti didelį duomenų kiekį ir priimti savarankiškus sprendimus, grindžiamus iš duomenų gautais šablonais. Tačiau jei pradiniai duomenys yra paslinkti arba neteisingi, generatyvios DI sistemos gali gauti netikslus rezultatus arba sugalvoti netiesąs.
5. Kodėl kai kurie investuotojai renkasi DI šiuolaikininvestuojant, greičiau nei žmonės?
Kai kurie investuotojai mano, kad DI yra objektyvesnis, logiškesnis ir patikimesnis sprendimų priėmimo procese, palyginus su žmonėmis. Jie gali matyti DI kaip laisvą nuo žmogiškųjų pasibjaurėjimų ir emocinių veiksnių. Tačiau svarbu pripažinti, kad DI sistemos kuria žmonės programuotojai ir gali paveldėti jų mąstymo klaidas ir sprendimus.
6. Kokį vaidmenį žmonės, investuojant į DI, atlieka investicijų specialistai?
Žmonių investicijų specialistams vis dar tenka svarbus vaidmuo investicijų pasaulyje, net su DI plėtra. Jie atneša savo patirtį, intuiciją ir lankstumą susidūrus su neprognozuojamomis rinkos sąlygomis. Nors DI gali teikti vertingus įžvalgų ir analizės rezultatus, subalansuotas požiūris, derinantis abiejų pasaulių – žmonių ir DI – stipriąsias puses, gali padėti gauti geriausius investavimo rezultatus.
Apibrėžimai:
– Dirbtinis intelektas (DI): Technologija, leidžianti mašinoms simuliuoti žmogaus intelektą, tokius kaip mokymąsi, sprendimų priėmimą ir problemų sprendimą.
– Generatyvusis DI: Dirbtinio intelekto dalis, kurią sudaro fokusuotis į naujų ir originalių turinio kūrimą pagal šablonus ir duomenų analizę.
– Duomenų nutekėjimas: Neleistinas arba atsitiktinis jautrios arba konfidencialios informacijos atskleidimas.
– Modelio apverčiamieji puolimai: Saugos pažeidimai, kai įsilaužėlis gauna prieigą prie DI sistemos pagrindinio kodo ir duomenų.
Susiję nuorodos:
– Investopedia – Dirbtinis intelektas (DI)
– DataVersity – Suprasti generatyvųjį DI mašinų mokymo kontekste
– CSO Online – XXI amžiaus didžiausi duomenų nutekėjimai
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es