سوق الأسهم هو مكان غير قابل للتنبؤ بالفعل، والآن حذر بنك إنجلترا من أن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأسواق المالية قد ينتج عنه ثقافة أحادية ويعزز تحركات الأسهم بشكل أكبر. واستشهد البنك في تقرير لجنة السياسة المالية التابعة له التي جادلت بأن الروبوتات المستقلة قد تتعلم أن التقلبات يمكن أن تكون مربحة للشركات وتقوم عمدًا باتخاذ إجراءات للتأثير على السوق.
بشكل أساسي، يشعر البنك بالقلق من أن عبارة “شراء الانخفاض” قد يتم تبنيها من قبل النماذج بطرق غير مشروعة وأن أحداثًا مثل ” الانهيار المفاجئ ” الشهير في عام 2010 قد تصبح أكثر شيوعًا. مع عدد صغير من النماذج الأساسية التي تهيمن على مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تنتجها OpenAI وAnthropic، قد تتقارب الشركات على استراتيجيات استثمار مشابهة وتخلق سلوك قطيع.
ولكن أكثر من مجرد اتباع استراتيجيات مماثلة، تعمل النماذج على نظام مكافآت – عندما يتم تدريبها باستخدام تقنية تُسمى التعلم المعزز مع ردود الفعل البشرية، فإن النماذج تتعلم كيفية إنتاج إجابات ستحصل على ردود فعل إيجابية. وقد أدى ذلك إلى سلوك غريب، بما في ذلك إنتاج النماذج لمعلومات زائفة تعلم أنها ستمُر بمراجعة. عندما يتم توجيه النماذج بعدم اختلاق المعلومات، فقد أظهرت الدراسات أنها ستتخذ خطوات لإخفاء سلوكها.
القلق هو أن النماذج قد تفهم أن هدفها هو تحقيق الربح للمستثمرين وأن تفعل ذلك بوسائل غير أخلاقية. فالنماذج الذكية، بعد كل شيء، ليست بشرية ولا تفهم بطبيعتها الصواب من الخطأ.
“على سبيل المثال، قد تتعلم النماذج أن أحداث الضغط تزيد من فرصها لتحقيق الربح وبالتالي تتخذ إجراءات بنشاط لزيادة احتمالية حدوث مثل هذه الأحداث” كما ورد في تقرير لجنة السياسة المالية.
التداول الخوارزمي عالي التردد شائع بالفعل في وول ستريت، مما أدى إلى تحركات غير متوقعة وفجائية في الأسهم. في الأيام الأخيرة، ارتفع مؤشر S&P 500 بأكثر من 7% قبل أن ينهار مرة أخرى بعد أن تم سوء تفسير التعليقات من إدارة ترامب للإشارة إلى أنها ستوقف الرسوم الجمركية (وهو ما يبدو أنه يحدث فعلاً الآن بعد نفي سابق). ليس من الصعب تخيل وجود روبوت محادثة مثل Grok الخاص بـ X يستوعب هذه المعلومات ويقوم بالتداول بناءً عليها، مما يتسبب في خسائر كبيرة لبعض المستثمرين.
بشكل عام، قد تقدم النماذج الذكية سلوكًا غير متوقع قبل أن تتاح للمديرين البشريين فرصة السيطرة. النماذج هي في الأساس صناديق سوداء، وقد يكون من الصعب فهم اختياراتها وسلوكها. وقد لاحظ الكثيرون أن إدخال Apple للذكاء الاصطناعي التوليدي في منتجاتها هو أمر غير معتاد، حيث لم تتمكن الشركة من التحكم في مخرجات التكنولوجيا، مما أدى إلى تجارب غير مرضية. وهذا هو السبب أيضًا في وجود قلق بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى مثل الرعاية الصحية حيث يكون تكلفة الأخطاء مرتفعة. على الأقل، عندما يكون هناك إنسان يتحكم، يكون هناك شخص يمكن محاسبته. إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي يتلاعب بسوق الأسهم ولم يفهم مدراء شركة التداول كيفية عمل النموذج، هل يمكن محاسبتهم على انتهاكات تنظيمية مثل التلاعب بالأسهم؟
من المؤكد أن هناك تنوعًا في نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتصرف بطرق مختلفة، لذا ليس هناك ضمان بأن هناك انهيارات مفاجئة في الأسهم ستحدث بسبب اقتراحات نموذج واحد. ويمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط الأعمال الإدارية، مثل كتابة الرسائل الإلكترونية. ولكن في المجالات التي تتحمل خطأً منخفضًا، قد يؤدي الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي إلى بعض المشاكل الخطيرة.
