我們需要擔(dān)心華爾街的人工智能嗎

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(qǐng)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(píng)級(jí)并檢測(cè)欺詐。對(duì)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(huì)人工智能特別工作組舉行了聽證會(huì)，討論了人工智能如何引發(fā)金融業(yè)對(duì)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(duì)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(zhǎng)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(jì)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(bào)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(shí)別風(fēng)險(xiǎn)或簡(jiǎn)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(gè)新工具都有其怪癖和風(fēng)險(xiǎn)，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(shí)，他們實(shí)際上是在談?wù)撚?jì)算機(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(shí)別信息中的模式來預(yù)測(cè)未來事件。這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的基礎(chǔ)是驅(qū)動(dòng)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(shí)非常危險(xiǎn)。這些威脅反映了造成上一次金融危機(jī)的問題，當(dāng)時(shí)復(fù)雜的衍生品和人們對(duì)次級(jí)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(duì)待。

首先，人工智能可能會(huì)通過助長(zhǎng)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(zhǎng)的時(shí)間。機(jī)器學(xué)習(xí)算法依賴于大數(shù)據(jù)集對(duì)世界進(jìn)行預(yù)測(cè)。

如果用于做出這些預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)已過時(shí)，則可能會(huì)造成財(cái)務(wù)混亂。

想象一下，如果您在一個(gè)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(huì)得出結(jié)論，科技股總是跑贏非科技股，因?yàn)樵谶@段時(shí)間內(nèi)確實(shí)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(huì)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(huì)說，人工智能有局限性，但負(fù)責(zé)任的決策者會(huì)意識(shí)到并會(huì)做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。AI只是工具箱中的另一個(gè)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(shí)（例如，抵押債務(wù)義務(wù)將各種風(fēng)險(xiǎn)次級(jí)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(cái)務(wù)決策者有一個(gè)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(chǎng)中，股票價(jià)格很大程度上取決于市場(chǎng)中其他參與者的決定。如果大多數(shù)參與者是AI驅(qū)動(dòng)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(huì)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(huì)變得更加頻繁。

鑒于出現(xiàn)了簡(jiǎn)單但具有破壞性的有效對(duì)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(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，在停車牌上貼上一些小的黑白貼紙會(huì)欺騙圖像識(shí)別算法，使其永遠(yuǎn)無法識(shí)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(huì)導(dǎo)致投資算法失靈的財(cái)務(wù)信息，或故意操縱數(shù)據(jù)以掩蓋欺詐。

沃倫（Warren）提請(qǐng)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(duì)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(cái)務(wù)。

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