直到最近，人工智能一直難以在華爾街立足。不再。

在過去的幾年中，高盛(Goldman Sachs)和摩根大通(JP Morgan)等大型投資銀行已聘請學(xué)術(shù)界以外的人工智能專家，并由其負(fù)責(zé)內(nèi)部AI部門。金融技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)已開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來建模信用評級并檢測欺詐。對沖基金和高頻交易者正在使用AI做出投資決策。

政客們開始注意到。10月中旬，新成立的眾議院金融服務(wù)委員會人工智能特別工作組舉行了聽證會，討論了人工智能如何引發(fā)金融業(yè)對數(shù)據(jù)隱私的關(guān)注。6月，參議員伊麗莎白·沃倫(Elizabeth Warren)呼吁聯(lián)邦監(jiān)管機(jī)構(gòu)嚴(yán)厲打擊金融機(jī)構(gòu)的“算法歧視”，并指出金融技術(shù)公司通常向少數(shù)群體收取更高的利率。

人工智能也可以從根本上改變我們金融系統(tǒng)的運(yùn)作方式。直到我們了解這些變化將如何發(fā)揮作用，否則我們將無能力應(yīng)對這些變化。在過去的十年中，更廣闊的人工智能領(lǐng)域取得了長足的進(jìn)步。我們已經(jīng)看到AI擊敗了世界上最好的“ Jeopardy”玩家和古老的棋盤游戲Go，發(fā)現(xiàn)了與Lou Gehrig病相關(guān)的未知基因以及鳳凰城街頭的無人駕駛汽車。這些成就得益于更好的算法，功能更強(qiáng)大的計算機(jī)和越來越大的數(shù)據(jù)集。

由于許多原因，應(yīng)該為華爾街的人工金融情報的興起而稱贊。如果我們能夠找到更有效地配置資金，更準(zhǔn)確地識別風(fēng)險或簡單地賺錢的方法，那將是一件好事。它可以使商業(yè)運(yùn)作順暢，并且至少在理論上可以提高所有船只的效率。

但是每個新工具都有其怪癖和風(fēng)險，人工智能也不例外。

金融中的AI問題源于AI算法的工作方式。今天，當(dāng)人們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，他們實際上是在談?wù)撚嬎銠C(jī)科學(xué)的特定領(lǐng)域，即機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法將獲得大量信息，并通過識別信息中的模式來預(yù)測未來事件。這個復(fù)雜系統(tǒng)的基礎(chǔ)是驅(qū)動AI的數(shù)據(jù)。

但是，使AI在其他領(lǐng)域如此成功的獨(dú)特功能也使其在應(yīng)用于金融領(lǐng)域時非常危險。這些威脅反映了造成上一次金融危機(jī)的問題，當(dāng)時復(fù)雜的衍生品和人們對次級抵押貸款的了解不足，使世界陷入了嚴(yán)重的蕭條之中，必須予以認(rèn)真對待。

首先，人工智能可能會通過助長非理性繁榮的火焰而導(dǎo)致金融泡沫變得更大或持續(xù)更長的時間。機(jī)器學(xué)習(xí)算法依賴于大數(shù)據(jù)集對世界進(jìn)行預(yù)測。

如果用于做出這些預(yù)測的數(shù)據(jù)已過時，則可能會造成財務(wù)混亂。

想象一下，如果您在一個包含1992年至2000年股市收益的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了AI，它可能會得出結(jié)論，科技股總是跑贏非科技股，因為在這段時間內(nèi)確實如此。從2002年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅后得出的信息中，并不能改變這一結(jié)論。經(jīng)過偏斜數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI算法很可能會將更多的資金投入科技股，進(jìn)一步擴(kuò)大泡沫。

人工智能的樂觀主義者肯定會說，人工智能有局限性，但負(fù)責(zé)任的決策者會意識到并會做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。AI只是工具箱中的另一個工具。

但是，由于AI算法是如此復(fù)雜且依賴于數(shù)據(jù)，因此很難理解它們的工作原理。復(fù)雜，難以理解的金融工具的擴(kuò)散是2007年金融危機(jī)的根源，很可能是下一次危機(jī)的根源。

我們從上次崩潰中獲悉，當(dāng)某些事情難以理解時(例如，抵押債務(wù)義務(wù)將各種風(fēng)險次級抵押貸款打包在一起，目的是使它們變得安全)，這也很難被人們猜到。如果財務(wù)決策者有一個AI建議，其中包含明確的“答案”，并且聲稱是基于數(shù)百萬條信息，那么他們將很難被忽視。它可能不再像拐杖一樣成為工具。

也許最重要的是，我們不確定AI算法如何在華爾街的叢林中相互影響。在資本市場中，股票價格很大程度上取決于市場中其他參與者的決定。如果大多數(shù)參與者是AI驅(qū)動的，并且他們采用了大致相似的機(jī)器學(xué)習(xí)策略，那么他們可能會在回想起所有它們都涌入(或流出)股票的情況下產(chǎn)生回聲效果。因此，閃存崩潰可能會變得更加頻繁。

鑒于出現(xiàn)了簡單但具有破壞性的有效對抗策略，這種策略試圖使AI算法以意想不到的方式表現(xiàn)出來，這尤其令人不安。例如，一項研究發(fā)現(xiàn)，在停車牌上貼上一些小的黑白貼紙會欺騙圖像識別算法，使其永遠(yuǎn)無法識別它。

盡管這給無人駕駛汽車造成了重大問題，但它可能在金融界造成嚴(yán)重破壞。不良行為者可能散布已知會導(dǎo)致投資算法失靈的財務(wù)信息，或故意操縱數(shù)據(jù)以掩蓋欺詐。

沃倫(Warren)提請注意金融中的人工智能問題是正確的，建議聯(lián)邦監(jiān)管機(jī)構(gòu)認(rèn)真對待她的擔(dān)憂。這不僅僅是“ Jeopardy”或Go游戲。這是關(guān)于確保技術(shù)為所有人帶來更好，更公平，更高效的財務(wù)。

————編輯?∑Gemini來源：教育新聞網(wǎng)

算法數(shù)學(xué)之美微信公眾號歡迎賜稿
稿件涉及數(shù)學(xué)、物理、算法、計算機(jī)、編程等相關(guān)領(lǐng)域，經(jīng)采用我們將奉上稿酬。投稿郵箱：math_alg@163.com

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的为什么我们应该担心华尔街的人工智能的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。