ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معامله گری
-
اندازه متن
+
در سالهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یکی از ابزارهای کلیدی در حوزه سرمایهگذاری و معاملهگری تبدیل شده است. از الگوریتمهای پیشرفته در معاملات فرکانس بالا گرفته تا مدلهای یادگیری ماشین برای تحلیل دادههای مالی، این فناوری توانسته است دقت و سرعت تصمیمگیری را افزایش دهد. شرکتهای سرمایهگذاری، صندوقهای پوشش ریسک و حتی معاملهگران خرد به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای بهینهسازی استراتژیهای خود هستند. اما در کنار تمام این پیشرفتها، ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معامله گری وجود دارد که نباید نادیده گرفته شوند.
استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معامله گری میتواند چالشهای متعددی از نوسانات شدید و بحرانهای مالی گرفته تا مشکلات نظارتی، امنیتی و اخلاقی را به همراه داشته باشد. در برخی موارد، وابستگی بیشازحد به این فناوری ممکن است باعث تصمیمگیریهای اشتباه و خسارات جبرانناپذیر شود. همچنین، الگوریتمهای پیچیده و غیرشفاف میتوانند سرمایهگذاران را در برابر خطاهای سیستمی و حملات سایبری آسیبپذیر کنند.
در این مقاله از آیپاسارگاد، قصد داریم به بررسی مهمترین ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معامله گری بپردازیم. این ریسکها را میتوان از جنبههای فنی، اقتصادی، قانونی، رفتاری، امنیتی و اخلاقی مورد بررسی قرار داد. در ادامه، به تفکیک هر یک از این حوزهها را تحلیل خواهیم کرد و توضیح خواهیم داد که چگونه میتوان از بروز برخی از این مشکلات جلوگیری کرد.
ریسکهای فنی و عملیاتی استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری
هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پیشرفتهترین فناوریهای عصر حاضر، به طور گسترده در تحلیل بازارهای مالی، معاملهگری الگوریتمی، پیشبینی قیمتها و مدیریت پرتفوی مورد استفاده قرار میگیرد. اما در کنار تمام این مزایا، چالشهای فنی و عملیاتی متعددی نیز وجود دارند که میتوانند عملکرد این سیستمها را تحت تأثیر قرار دهند. این ریسکها معمولاً به دلیل پیچیدگی بالای مدلهای یادگیری ماشین، وابستگی شدید به دادههای ورودی، و عدم شفافیت در فرآیند تصمیمگیری به وجود میآیند. در این بخش، برخی از مهمترین ریسکهای فنی و عملیاتی استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری را بررسی میکنیم و توضیح میدهیم که چگونه این چالشها میتوانند بر عملکرد بازارهای مالی و تصمیمات سرمایهگذاران تأثیر بگذارند.
مشکل جعبه سیاه – تصمیمگیری بدون شفافیت
یکی از بزرگترین چالشهای هوش مصنوعی در سرمایهگذاری، عدم شفافیت در فرآیند تصمیمگیری است. بسیاری از مدلهای یادگیری عمیق مانند شبکههای عصبی، ساختارهای پیچیدهای دارند که باعث میشود سرمایهگذاران و حتی توسعهدهندگان نتوانند دقیقاً متوجه شوند که یک مدل چرا و چگونه به یک نتیجه خاص رسیده است. این موضوع نشان میدهد که اگر یک سیستم تصمیمگیری غیرقابل تفسیر و غیرقابل توضیح باشد، سرمایهگذاران با ریسکهای ناشناختهای مواجه خواهند شد. برای کاهش این ریسک، باید از مدلهایی با شفافیت بالاتر مانند مدلهای قابل تفسیر (Explainable AI) استفاده کرد و همچنین نظارت انسانی بر تصمیمگیریهای الگوریتمی را افزایش داد.خطای دادهها – وابستگی شدید به کیفیت و دقت اطلاعات
هوش مصنوعی برای یادگیری و تصمیمگیری به مقدار زیادی داده نیاز دارد. اما اگر دادههای ورودی ناقص، دارای سوگیری (Bias)، یا نادرست باشند، مدلهای یادگیری ماشین نیز تصمیمات اشتباه و گمراهکنندهای خواهند گرفت. مدلی که بر اساس دادههای تاریخی تحلیل تکنیکال آموزش دیده باشد، اما در دادهها سوگیریهایی وجود داشت باشد، میتواند منجر به ارزیابی خوشبینانه در برخی از سهام شود که این اشتباه منجر به سرمایهگذاریهای ناموفق و ضررهای جبرانناپذیر میشود. برای غلبه بر این مشکل، استفاده از دادههای متنوع و بهروز، فیلتر کردن دادههای نادرست و شناسایی سوگیریهای موجود و آزمایش مدلها با استفاده از سناریوهای مختلف برای اطمینان از عملکرد صحیح هوش مصنوعی توصیه میشود. هرچند همواره بخشی از خطای داده در هوش مصنوعی وجود دارد که این برای سرمایهگذار انسانی نیز پیش میآید.چالش تطبیقپذیری – واکنش ضعیف به شرایط جدید بازار
مدلهای هوش مصنوعی اغلب بر اساس دادههای گذشته آموزش میبینند و معمولاً در پیشبینی رخدادهای غیرمنتظره یا تغییرات شدید بازار ضعف دارند. این موضوع به برازش بیش از حد (Overfitting) معروف است و باعث میشود مدلها در مواجهه با سناریوهای واقعی عملکرد ضعیفی داشته باشند. در بحران مالی ۲۰۰۸، بسیاری از الگوریتمهای معاملاتی که بر اساس دادههای تاریخی بازارهای صعودی طراحی شده بودند، نتوانستند بحران را پیشبینی کنند و سرمایهگذاران را دچار ضررهای سنگین کردند. طراحی مدلهایی که بتوانند شرایط جدید را یاد بگیرند، ترکیب هوش مصنوعی با تحلیلهای انسانی برای تصمیمگیری بهتر در شرایط بحرانی، استفاده از تکنیکهای کاهش اورفیتینگ مانند Cross-Validation و آزمایش مدلها در شرایط مختلف بازار از جمله راهکارهایی است که میتواند به بهبود قابلیت هوش مصنوعی در واکنش به شرایط جدید بازار کمک کند.خرابی سیستم – ریسکهای فنی و نرمافزاری
مانند هر سیستم کامپیوتری دیگر، الگوریتمهای معاملاتی نیز میتوانند به دلیل نقصهای نرمافزاری، حملات سایبری یا مشکلات پردازشی دچار اختلال شوند. در سال ۲۰۱۲، شرکت Knight Capital یک خطای نرمافزاری در الگوریتم معاملاتی خود داشت که باعث شد طی چند دقیقه بیش از ۴۴۰ میلیون دلار ضرر کند. این مشکل ناشی از یک نقص کوچک در کدنویسی بود که باعث شد الگوریتم به صورت خودکار معاملات اشتباه انجام دهد. تست دقیق و دورهای الگوریتمها، ایجاد پروتکلهای نظارتی برای جلوگیری از خطاهای غیرمنتظره و استفاده از قابلیت خاموش کردن اضطراری (Kill Switch) در صورت بروز خطا از جمله راهکاهای غلبه بر ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معامله گری در ارتباط با ریسکهای فنی و نرمافزاری است.وابستگی بیش ازحد به الگوریتمها – حذف تصمیمگیری انسانی
با افزایش استفاده از هوش مصنوعی در معاملات، بسیاری از سرمایهگذاران و مدیران دارایی وابستگی شدیدی به این سیستمها پیدا کردهاند و در بسیاری از موارد، نقش تحلیلهای انسانی را نادیده میگیرند. این وابستگی باعث میشود که وقتی سیستمها با خطا روبهرو میشوند، افراد نتوانند روند به وجود آمده را کنترل کنند. حفظ تعادل بین تصمیمگیری الگوریتمی و انسانی و ررسی و تأیید خروجیهای مدلها توسط تحلیلگران حرفهای میتواند اثر این مشکل را در ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معامله گری کاهش دهد.
ریسکهای اقتصادی استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری
در کنار مزایای بسیار زیاد ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، بهکارگیری گسترده الگوریتمهای معاملاتی میتواند ریسکهای اقتصادی جدی برای بازارهای مالی و فعالان آن ایجاد کند. این ریسکها شامل افزایش نوسانات بازار، ایجاد حبابهای قیمتی، کاهش نقدشوندگی، تقویت رفتارهای گلهای و واکنشهای بیشازحد به اخبار است که میتوانند ثبات بازار را تهدید کنند.افزایش نوسانات بازار از ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری
الگوریتمهای معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی، مخصوصاً در معاملات فرکانس بالا (HFT)، میتوانند باعث افزایش نوسانات بازار شوند. این الگوریتمها در کسری از ثانیه حجم عظیمی از معاملات را انجام میدهند و در صورت بروز شرایط غیرمنتظره، ممکن است باعث ایجاد شوکهای شدید قیمتی شوند. در ۶ می ۲۰۱۰، بازار بورس آمریکا دچار یک Flash Crash بیسابقه شد. در طی این اتفاق، در عرض چند دقیقه، شاخص داوجونز بیش از ۱۰۰۰ واحد سقوط کرد و سپس تقریباً به همان سرعت بازیابی شد. تحقیقات نشان داد که الگوریتمهای معاملاتی فرکانس بالا، که بر مبنای هوش مصنوعی کار میکردند، باعث این سقوط ناگهانی شدند. این رویداد نشان داد که استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی میتواند نوسانات شدیدی در بازار ایجاد کند که در برخی موارد مثل معاملات اهرمی میتواند ضررهای جبرانناپذیری به معاملهگران وارد کند. اعمال محدودیتهای نظارتی بر معاملات الگوریتمی و استفاده از مکانیزم توقف اضطراری (Circuit Breakers) در بورسها برای جلوگیری از سقوطهای ناگهانی از جمله کارهایی است که میتوان برای کاهش ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معامله گری از جنبه اقتصادی در نظر داشت.ایجاد حبابهای قیمتی از ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری
الگوریتمهای مبتنی بر یادگیری ماشین میتوانند روندهای قیمتی را بیشازحد تقویت کنند و باعث ایجاد حبابهای قیمتی مصنوعی شوند. این موضوع زمانی رخ میدهد که مدلهای هوش مصنوعی به طور مداوم یک سیگنال خاص را تقویت کرده و رفتارهای سفتهبازانه را تشدید کنند. یک نمونه کامل از این مشکل در سال ۲۰۲۱، در سهام شرکت GameStop (GME) و تحت تأثیر الگوریتمهای معاملاتی و رفتارهای جمعی سرمایهگذاران در پلتفرمهای اجتماعی مانند Reddit اتفاق افتاد. بسیاری از الگوریتمهای سرمایهگذاری، به دلیل افزایش غیرمعمول حجم معاملات، این سهم را به عنوان یک فرصت خرید شناسایی کردند و باعث افزایش شدید قیمت آن شدند. در نتیجه، قیمت سهام GameStop از ۲۰ دلار به بیش از ۳۵۰ دلار افزایش یافت، اما پس از مدتی به شدت سقوط کرد. این موضوع نشان میدهد که نظارت بیشتر بر مدلهای یادگیری ماشین و اعمال سیاستهای کنترلی برای جلوگیری از رفتارهای سفتهبازانه بیشازحد برای جلوگیری از حبابهای قیمتی راهکارهای مناسبی هستند.واکنش بیشازحد به اخبار و دادههای اقتصادی
مدلهای هوش مصنوعی معمولاً بر اساس اخبار و دادههای لحظهای تصمیمگیری میکنند. این امر میتواند منجر به واکنشهای بیشازحد و نوسانات غیرضروری در بازار شود. اگر یک خبر منفی منتشر شود، الگوریتمها ممکن است بهطور همزمان اقدام به فروش کنند و باعث کاهش شدید قیمتها شوند. در سال ۲۰۱۳، توییتر خبرگزاری Associated Press (AP) هک شد و یک خبر جعلی منتشر شد که در آن ادعا شده بود کاخ سفید مورد حمله قرار گرفته و رئیسجمهور آمریکا مجروح شده است. الگوریتمهای معاملاتی که به طور خودکار بر اساس اخبار تصمیمگیری میکردند، بلافاصله حجم عظیمی از سهام را فروختند و شاخص S&P 500 حدود ۱.۱ درصد افت کرد. پس از مشخص شدن جعلی بودن خبر، بازار به سرعت بازیابی شد. استفاده از مدلهای تحلیل عمیق متن برای تشخیص اخبار جعلی و کاهش اتکای بیشازحد الگوریتمها به اخبار فوری و افزایش نظارت انسانی میتواند از این اتفاقات جلوگیری کند.افزایش رفتارهای گلهای از ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری
الگوریتمهای سرمایهگذاری معمولاً از الگوهای مشابهی برای تصمیمگیری استفاده میکنند. اگر اکثر الگوریتمها به سیگنالهای یکسانی واکنش نشان دهند، رفتارهای گلهای در بازار تقویت شده و نوسانات افزایش مییابد. مثال واقعی این اتفاق بحران مالی سال 2008 بود که مدلهای معاملاتی به طور همزمان تصمیم به فروش گرفتند و این رفتار گلهای منجر به عمیقتر شدن بحران شد. تنوعبخشی به مدلهای معاملاتی و عدم استفاده از استراتژیهای یکسان از راهکارهای مهم برای جلوگیری از این اتفاق است.
کاهش نقدشوندگی در مواقع بحران
یکی از چالشهای بزرگ معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی این است که در زمانهای بحران، بسیاری از الگوریتمها به صورت همزمان تصمیم به خروج از بازار میگیرند. این اتفاق باعث کاهش شدید نقدشوندگی و تشدید بحرانهای مالی میشود. در مارس ۲۰۲۰، با شروع بحران کرونا، بسیاری از الگوریتمهای سرمایهگذاری به طور همزمان اقدام به فروش داراییها کردند. این رفتار باعث شد که بازارهای مالی جهانی در مدت کوتاهی سقوط کنند و نوسانات شدیدی در نقدشوندگی داراییها به وجود آید. طراحی الگوریتمهایی که در شرایط بحرانی استراتژیهای انعطافپذیرتری داشته باشند و وضع قوانین جدید برای محدود کردن خروج همزمان الگوریتمها از بازار از جمله راهکارهایی هستند میتوان برای مدیریت کردن ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری از نظر کاهش نقدشوندگی داراییها در نظر گرفت.ریسکهای قانونی و نظارتی استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری و معاملهگری
ریسکهای هوش مصنوعی تنها مربوط به بعد فنی و اقتصادی قضیه نیست و قوانین نظارتی نیز تحت تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری و معاملهگری هستند. باتوجه به این که برای عملکرد اکثر ابزارهای هوش مصنوعی، تفسیر منطقی و علمی وجود ندارد، قانونگذار در بررسی فعالیتهای نهادهای مختلف با مشکل روبهرو است. در ادامع چند مورد از ریسکهای قانونی و نظارتی مهم استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری را بررسی میکنیم.عدم شفافیت و توضیحپذیری تصمیمات
در بخش ریسکهای فنی توضیح داده شد که مشکل جعبه سیاه، سبب میشود که فرآیند تصمیمگیری ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کاربران و حتی توسعهدهندگان بهسختی قابل درک باشد. این عدم شفافیت، علاوه بر ریسک فنی میتواند منجر به چالشهای قانونی شود، زیرا در صورت بروز خطا یا خسارت، تعیین مسئولیت و ارائه توضیح قابل قبول برای تصمیمات اتخاذشده دشوار است. به نظر میرسد بدون ایجاد چارچوبهای نظارتی که شفافیت در مدلهای AI را الزامی کنند، حل این مشکل امکانپذیر نخواهد بود. با افزایش استفاده از AI در تصمیمگیریهای مالی، تعیین مسئولیت قانونی در صورت بروز خطا یا خسارت پیچیدهتر میشود. سؤال اصلی این است که در صورت وقوع اشتباه، توسعهدهنده الگوریتم، کاربر نهایی یا خود سیستم AI مسئول است؟ قوانین باید این مسئولیتها را به صورت کامل در نظر بگیرند و سازوکارهای بیمهای برای پوشش خسارات ناشی از خطاهای هوش مصنوعی در نظر بگیرند.دستکاری بازار و تبانی الگوریتمی از ریسکهای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری
الگوریتمهای AI میتوانند بهطور ناخواسته یا عمدی برای دستکاری بازار یا تبانی با دیگر الگوریتمها طراحی شوند. این مسئله میتواند به بیثباتی بازار و نقض قوانین ضدانحصار منجر شود. بدون نظارت دقیق بر الگوریتمهای معاملاتی و الگوریتمهای قیمتگذاری امکان شناسایی و جلوگیری از رفتارهای ضد رقابتی وجود ندارد و این مستلزم تدوین مقرراتی است که استفاده از AI در بازارهای مالی را بهطور شفاف تنظیم کند.حریم خصوصی و حفاظت از دادهها
الگوریتمهای AI برای تحلیل و پیشبینی نیاز به دادههای گسترده و متنوع دارند. این امر میتواند به نقض حریم خصوصی و سوءاستفاده از اطلاعات حساس منجر شود، بهویژه اگر دادهها بدون رضایت صاحبان آنها جمعآوری یا استفاده شوند. اگرچه تا به امروز مورد استفاده مستقیم از این دادهها منتشر نشده اما سواستفادههای صورت گرفته از دادههای کاربران در سایر بخشها احتمال استفاده از این دادهها برای مقاصد سرمایهگذاری را نیز افزایش میدهد که نیازمند بررسی جدی است.
ریسکهای رفتاری و انسانی در استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری
هوش مصنوعی با ارائه تحلیلهای سریع و بهینهسازی استراتژیهای معاملاتی، بهطور گسترده در بازارهای مالی مورد استفاده قرار گرفته است. با این حال، استفاده از این فناوری میتواند ریسکهای رفتاری و انسانی را افزایش دهد که تأثیرات مخربی بر نحوه تصمیمگیری سرمایهگذاران، پویایی بازار و رقابت داشته باشد. در این بخش، سه مورد از مهمترین ریسکهای رفتاری و انسانی را بررسی میکنیم و توضیح میدهیم که چگونه این چالشها میتوانند بر بازارهای مالی تأثیر بگذارند.اعتماد بیشازحد سرمایهگذاران به هوش مصنوعی
یکی از چالشهای اصلی استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری این است که سرمایهگذاران ممکن است بدون بررسی خروجی مدلها، بهطور کامل به آنها اعتماد کنند. این موضوع بهویژه زمانی خطرناک میشود که الگوریتمهای معاملاتی دچارخطاهای سیستمی یا سوگیریهای دادهای باشند. اگر سرمایهگذاران و مدیران دارایی بدون بررسی تحلیلی، بر اساس خروجیهای AI تصمیمگیری کنند، ممکن است دچار زیانهای پیشبینینشده شوند.عدم درک نحوه عملکرد مدلهای هوش مصنوعی توسط کاربران
بسیاری از سرمایهگذاران، مدیران دارایی و حتی تحلیلگران مالی، درک عمیقی از نحوه کارکرد مدلهای هوش مصنوعی ندارند. این مسئله میتواند به سوءتفاهم در تفسیر خروجی مدلها، عدم تشخیص خطاها و تصمیمگیریهای نادرست منجر شود. در سال ۲۰۱۶، مؤسسه مالی JP Morgan Chase از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل قراردادهای حقوقی استفاده کرد. اما پس از مدتی مشخص شد که مدلهای مورد استفاده دارای اشتباهاتی در تحلیل برخی اسناد پیچیده بودند که درک انسانی برای اصلاح آنها ضروری بود.خروج سرمایهگذاران انسانی از بازار
افزایش استفاده از هوش مصنوعی و معاملات خودکار باعث شده است که نقش سرمایهگذاران انسانی در بازارهای مالی کاهش یابد. این مسئله میتواند باعث شود که تنوع دیدگاههای بازار کاهش یابد و تصمیمگیریها بهطور کامل به مدلهای AI وابسته شود. انعطافپذیری بازار کاهش یابد و سرمایهگذاران سنتی و معاملهگران خرد به دلیل عدم توانایی رقابت با الگوریتمهای معاملاتی، از بازار خارج شوند.سایر ریسکها در استفاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری
علاوه بر ریسکهای فنی، اقتصادی، نظارتی و رفتاری، هوش مصنوعی در سرمایهگذاری میتواند چالشهای دیگری نیز به همراه داشته باشد که در دو دستهی ریسکهای امنیتی و سایبری و ریسکهای اجتماعی و اخلاقی قرار میگیرند. در این بخش، بهطور خلاصه این ریسکها را معرفی میکنیم.
ریسکهای امنیتی و سایبری
با گسترش استفاده از الگوریتمهای معاملاتی و مدلهای هوش مصنوعی، تهدیدهای امنیتی در بازارهای مالی نیز افزایش یافتهاند. حملات سایبری، نفوذ به سیستمهای معاملاتی و دستکاری دادهها میتوانند باعث نوسانات شدید بازار و از بین رفتن اعتماد سرمایهگذاران شوند. برخی از مهمترین چالشهای امنیتی استفغاده از هوش مصنوعی در سرمایهگذاری به صورت زیر است.- حملات سایبری به الگوریتمهای معاملاتی که میتواند منجر به تصمیمگیریهای اشتباه شود.
- دستکاری دادهها (Data Poisoning) که دقت مدلهای AI را کاهش میدهد.
- افشای اطلاعات حساس سرمایهگذاران که میتواند به سوءاستفادههای مالی منجر شود.
- ریسکهای مرتبط با هوش مصنوعی مولد (Generative AI) که ممکن است اخبار جعلی و دادههای نادرست تولید کند و بر تصمیمات سرمایهگذاران تأثیر بگذارد.
ریسکهای اجتماعی و اخلاقی
استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی میتواند چالشهای اجتماعی و اخلاقی ایجاد کند که بر برابری فرصتها، عدالت در تصمیمگیری و مسئولیتپذیری سازمانی تأثیرگذار است. برخی از این ریسکها شامل موارد زیر هستند.- شرکتهای بزرگ مالی با دسترسی به الگوریتمهای پیشرفته، میتوانند مزیت ناعادلانهای نسبت به سرمایهگذاران خرد داشته باشند که منجر به افزایش نابرابری در دسترسی به ابزارهای معاملاتی میشود.
- وابستگی بیشازحد به معاملات الگوریتمی ممکن است به از بین رفتن شغلهای سنتی در بازارهای مالی و کاهش فرصتهای شغلی در بخشهای مرتبط با تحلیل و معاملهگری منجر شود.
- تصمیمگیریهای مغرضانه و تبعیضآمیز:اگر مدلهای AI بر اساس دادههای جانبدارانه آموزش ببینند، ممکن است تصمیمات ناعادلانه و سوگیرانه اتخاذ کنند.
- مسئولیتپذیری نامشخص در صورت بروز خسارات مالی: نبود قوانین مشخص در مورد اینکه چه کسی در برابر اشتباهات AI مسئول است، میتواند مشکلات قانونی و حقوقی ایجاد کند.
نظر شما در مورد این مطلب چیه؟
ارسال دیدگاه