金融におけるAIの本当の難題は、知能ではないかもしれない
私は以前、AIにおける最大の競争は、より賢いモデルを作ることになるのではないかと思っていた。
数週間ごとに、次のモデルが登場する。より多くのデータを処理でき、より速くパターンを認識し、以前のものよりも質の高い予測を生成できるのだ。しばらくの間、私はそれこそが、金融におけるAIの未来が決まる場所だと思い込んでいた。
見ているほど、私はその考えに確信が持てなくなっていった。
私の注意を引いたのは、予測の質そのものではなくなっていた。
その予測がモデルから出ていった後に起きることのすべてだった。
トレーディング戦略は単独で動きません。ネットワークを通って移動し、他の何千もの取引と競い、遅延に対処し、常に変化する環境で実行される必要があります。モデルが正しい結論に到達しても、それを取り巻くシステムがプレッシャーに耐えられなければ、失望的な結果を生むことがあります。
それで私は、AIインフラを別の見方で捉えるようになりました。
頭に浮かび続けた比較は、交通でした。
朝早い時間には、ほとんどすべての道路が完璧に設計されているように感じます。車はスムーズに走り、交差点はいつもクリアで、目的地に着くのが楽に思えます。
そしてラッシュアワーが始まります。
道そのものは変わっていませんが、環境が変わりました。小さな遅延が、互いに積み重なり始めます。数分前までは効率的に見えたルートが、突然混雑し始め、同じ目的地に着くのに、まったく別の体験を生みます。
金融市場は、かなり同じやり方で振る舞います。
活動が低いときは、ほとんどのシステムが速くて信頼できるように見えます。需要が増すにつれて、生のスピードよりも連携の重要性がはるかに大きくなります。タイミングが結果を変えるのです。実行の質も結果を変えます。さらに、信頼でさえ参加者の振る舞いに影響し始めます。
ニュートン・プロトコルが、私にとってより筋が通ってきたのは、そのあたりです。
一見すると、AIをブロックチェーン・インフラと組み合わせた別のプロジェクトに見えます。
読み進めるほど、それは別の問題を解こうとしているのではないかと感じました。
より賢いAIが自動的により良い金融システムを生み出すと仮定する代わりに、ニュートンは、そのAIシステムが実際に稼働する環境に焦点を当てているように見えます。安全な実行、予測可能なインフラ、そして連携は、後付けの考えではなく、議論の中心になります。
AIについて考えるなら、もっと現実的な見方のように思えます。
もちろん、インフラだけではすべては解決できません。
悪い戦略を防ぐことはできません。感情に左右された意思決定を止めることもできません。
そして、確実に市場が合理的に振る舞うことを保証するわけでもありません。
何千ものAIエージェントが似た結論に到達したとしても、実行の面では互いに競い合います。
テクノロジーは環境を改善し得ます。
それは金融市場から不確実性を取り除くことはできません。
皮肉にも、それが私がこの考えをより信じられる理由の一つです。ほぼすべてのプロジェクトが、より速い実行、より賢い知能、あるいは高い効率を約束する段階に到達しました。そうした改善は重要です。しかし、ソフトウェアが良くなったからといって、複雑さが消えるわけではありません。
市場は、参加者間のインセンティブ、連携、信頼によってまだ形づくられています。ときどき私は、インフラは配管のようなものだと思います。うまく動いている間は、誰もあまり注目しません。
プレッシャーが高まるとき、あるいは何かがうまく機能しなくなるとき、その瞬間にそれが、システム全体の中で最も重要な要素になります。
AIは、おそらく引き続き見出しを飾り続けるでしょう。
より静かな物語には、それを支えるインフラがあるのかもしれません。
長い目で見れば、勝者は最も賢いモデルを作る人だけで決まるとは思いません。
それは、そうしたモデルが、市場が混み合い、前提が崩れ始め、あらゆる判断に不確実性が入り込むようになっても、確実に稼働し続けられる環境を誰が作るかにもよります。たぶん、ニュートン・プロトコルが本当に探っているのはそこなのです。
AIがより良い判断を下せるかどうかではありません。
でも、現実世界がはるかに予測しにくくなったとき、そうした判断を支える周辺のシステムが本当に信頼できる状態を保てるのかどうかです。
