Thách thức thực sự đối với AI trong tài chính có thể không phải là trí tuệ
Trước đây, tôi nghĩ cuộc đua lớn nhất trong AI sẽ là xây dựng những mô hình thông minh hơn.
Cứ mỗi vài tuần lại có một mô hình mới xuất hiện có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn, nhận ra các mẫu nhanh hơn hoặc đưa ra các dự đoán tốt hơn so với mô hình trước đó. Trong một thời gian, tôi cho rằng đó là nơi tương lai của AI trong tài chính sẽ được quyết định.
Càng theo dõi, tôi càng ít bị thuyết phục.
Thứ thu hút sự chú ý của tôi không còn là chất lượng của các dự đoán nữa.
Đó là tất cả những gì xảy ra sau khi những dự đoán đó rời khỏi mô hình.
Một chiến lược giao dịch không hoạt động độc lập. Nó phải đi qua các mạng lưới, cạnh tranh với hàng ngàn giao dịch khác, xử lý độ trễ, và thực thi trong một môi trường luôn thay đổi. Một mô hình có thể đi đến kết luận đúng nhưng vẫn tạo ra kết quả gây thất vọng nếu hệ thống xung quanh nó gặp khó khăn dưới áp lực.
Điều đó khiến tôi nhìn hạ tầng AI theo một cách khác.
So sánh khiến tôi cứ phải nghĩ đến là giao thông.
Vào buổi sáng sớm, hầu như mọi con đường đều có cảm giác được thiết kế hoàn hảo. Xe chạy mượt mà, các giao lộ luôn thông thoáng, và việc đến nơi dường như không hề tốn công.
Rồi giờ cao điểm bắt đầu.
Những con đường chưa hề đổi, nhưng môi trường đã đổi. Những trễ nhỏ bắt đầu cộng dồn lên nhau. Các tuyến đường trông có vẻ hiệu quả vài phút trước đột nhiên bị ùn tắc, và việc đến cùng một điểm đến giờ đây tạo ra một trải nghiệm hoàn toàn khác.
Các thị trường tài chính vận hành theo cách tương tự như vậy.
Khi mức độ hoạt động thấp, hầu như mọi hệ thống đều trông có vẻ nhanh và đáng tin cậy. Khi nhu cầu tăng lên, việc phối hợp trở nên quan trọng hơn rất nhiều so với tốc độ thô. Thời điểm thay đổi kết quả. Chất lượng thực thi thay đổi kết quả. Thậm chí niềm tin cũng bắt đầu ảnh hưởng đến cách người tham gia hành xử.
Đó là lúc Newton Protocol bắt đầu trở nên hợp lý hơn với tôi.
Thoạt nhìn, nó giống như một dự án khác kết hợp AI với hạ tầng blockchain.
Càng đọc, tôi càng cảm thấy nó đang cố gắng giải quyết một vấn đề khác.
Thay vì giả định rằng AI thông minh hơn tự động tạo ra các hệ thống tài chính tốt hơn, Newton dường như tập trung vào môi trường nơi các hệ thống AI đó thực sự vận hành. Thực thi an toàn, hạ tầng có thể dự đoán và sự phối hợp trở thành một phần của cuộc thảo luận thay vì chỉ là điều “tính sau”.
Nghe giống một cách suy nghĩ thực tế hơn về AI.
Đương nhiên, hạ tầng không giải quyết được mọi thứ.
Nó sẽ không ngăn những chiến lược kém. Nó cũng không thể dừng việc ra quyết định theo cảm xúc.
Và chắc chắn nó cũng không thể đảm bảo rằng thị trường sẽ vận hành theo lý trí.
Nếu hàng ngàn tác nhân AI đưa ra những kết luận tương tự, họ vẫn sẽ cạnh tranh với nhau về việc thực thi.
Công nghệ có thể cải thiện môi trường.
Nó không thể loại bỏ sự không chắc chắn khỏi các thị trường tài chính.
Thật trớ trêu, đó lại là một trong những lý do khiến tôi thấy ý tưởng này đáng tin hơn. Chúng ta đã bước vào giai đoạn mà gần như mọi dự án đều hứa hẹn thực thi nhanh hơn, trí tuệ thông minh hơn hoặc hiệu quả cao hơn. Những cải tiến đó quan trọng. Nhưng sự phức tạp không tự biến mất chỉ vì phần mềm trở nên tốt hơn.
Thị trường vẫn được hình thành bởi các động lực, sự phối hợp và niềm tin giữa những người tham gia. Đôi khi tôi nghĩ hạ tầng giống như đường ống nước. Không ai mấy để ý đến nó miễn là mọi thứ vẫn đang chạy trơn tru.
Ngay khi áp lực tăng lên hoặc có gì đó ngừng hoạt động đúng cách, nó bỗng trở thành phần quan trọng nhất của toàn bộ hệ thống.
AI có lẽ vẫn sẽ tiếp tục thu hút những tiêu đề lớn.
Câu chuyện ít ồn ào hơn có thể là hạ tầng đứng sau nó.
Về lâu dài, tôi không nghĩ người chiến thắng sẽ được quyết định chỉ dựa vào ai là người xây dựng những mô hình thông minh nhất.
Họ cũng sẽ được quyết định bởi ai là người xây dựng được các môi trường nơi những mô hình đó có thể tiếp tục vận hành ổn định khi thị trường trở nên đông đúc, các giả định bắt đầu sụp đổ, và sự không chắc chắn trở thành một phần của mọi quyết định. Có lẽ đó chính là điều Newton Protocol đang khám phá.
Không phải là liệu AI có thể đưa ra quyết định tốt hơn hay không.
Nhưng liệu các hệ thống bao quanh những quyết định đó có thể vẫn đáng tin cậy khi thế giới thực trở nên kém dự đoán hơn nhiều hay không.
