Per kelias sekundes mechanizmai, imituojantys žmogaus smegenų modelį, gali sugromuliuoti sudėtingus ir sunkiai suprantamus centrinių bankų politikos pareiškimus ir tada pasiūlyti prognozes. Žmonės, kurie tokias mašinas kuria ir naudoja, teigia, kad dirbtinis intelektas tokius pareiškimus suvokia teisingai, - dažniausiai.
Robotai, kurie mokosi, kiek tai įmanoma, „ne tik analizuoti komunikavimą sparčiau nei žmonės, bet ir sušvelninti kai kuriuos žmogiškųjų trūkumų padarinius“, sakė Evanas Schnidmanas, Sent Luise įkūręs bendrovę „Prattle Analytics LLC“, kuri rengia ir parduoda kompiuterines 15 centrinių bankų analizes Volstrito klientams-rizikos draudimo fondams.
„Dėl žmonių suvokimo neobjektyvumo galimos esminės analitinės klaidos“, - sakė E. Schnidmanas.
Centrinių bankų atstovams, kurie ilgą laiką klestėjo, tvirtai pajungdami žodžių galią savo tikslams, vis platesnis technologijų naudojimas reiškia, jog jiems teks dar didesnį dėmesį skirti savo kalbai, pasirenkamiems žodžiams, ypač jeigu kompiuteriai geba „užčiuopti“ istorines tendencijas, į kurias žmonės yra linkę neatsižvelgti. Kai kurie centriniai bankai jau pradeda tikrinti komunikavimą per kompiuterius, norėdami įvertinti, kaip interpretuojami jų teiginiai, nors “Prattle“ nenurodo konkrečių bankų pavadinimų.
E. Schnidmanas, kuris Brauno universitete apsigynė daktaro disertaciją apie tai, kaip centrinio banko komunikavimas veikia finansines rinkas, dar prieš įkurdamas „Prattle“ 2014 metais, ima 60 000 JAV dolerių metinį mokestį iš trijų-penkių vartotojų už prieigą prie analizės.
„Prattle“ robotų neurotinklui prireikia maždaug 45 sekundžių perskaityti 500 žodžių teiginį ir paskirstyti žodžius per 80 mlrd. jungčių, norint suvokti, kokiais tarpusavio saitais sujungta kalba. Tada jis pasitelkia visą ankstesnę to centrinio banko kalbą, kad nustatytų galimą poveikį rinkai. Pateikiant JAV federalinio atsargų banko (FED) protokolą, toks procesas dar spartesnis; klientai ima gauti analizes per mažiau nei milisekundę.
Būtent dėl tokio greičio, kaip vienos iš svarbiausių priežasčių, pasiekimai dirbtinio intelekto srityje iš esmės pakeičia analizės sistemą, kuri, dar prieš keletą metų, atrodė neįmanoma be žmogaus sveiko proto įsikišimo. Štai kodėl norint atlikti tokią užduotį būtinas ne tik greitis, bet ir kūrybingumas. Politikos formuotojų kalbą paprastai sunku suprasti, iš dalies dėl temos sudėtingumo, kartais to siekiama sąmoningai.
Buvęs Federalinio atsargų banko pirmininkas Alanas Greenspanas 1987 metais sakė išmokęs „murmėti be ryšio“.
Šiomis dienomis centrinių bankų valdytojai, žinoma, deda pastangas, kad jų komunikavimas būtų suprantamas kuo platesnei auditorijai; tapęs FED pirmininku, Jerome‘as Powell‘as žadėjo stengtis komunikuoti „paprasta kalba“ ir į darbotvarkę įtraukė daugiau spaudos konferencijų.
Politikos formuotojai jau senai supranta, kad jų žodžiai gali būti tokie pat galingi rinkoms, kaip ir jų veiksmai. Anglijos centrinio banko valdytojas Mervynas Kingas tatai pailiustravo 2005 metais, pateikdamas savo „palūkanų normų Maradonos teoriją“. Jį įkvėpė legendinis Argentinos futbolininkas Diego Maradona, kuris 1986 metų futbolo čempionate apstulbino penkis anglų žaidėjus įmušęs įvartį, nors varęs kamuolį tiesia linija. M. Kingas norėjo tuo pasakyti, kad Anglijos gynyba tikėjosi, kad D. Maradona smūgiuos kamuolį užkirstu smūgiu, todėl jam to neprireikė. Panašiai yra ir šiame kontekste: jeigu investuotojai tikisi, kad centrinis bankas pritaikys politiką infliacijai kontroliuoti, rinkos pačios stabilizuosis ar susitrauks, ir bankui nereikės imtis jokių veiksmų.
Bet robotai nėra dar tokie protingi, teigia ekonomistas Dirkas Schumacheris iš Prancūzijos kreditoriaus „Natixis Sa“ (Frankfurtas), kuris šių metų birželį pradėjo skelbti Europos centrinio banko (ECB) susirinkimų pareiškimų automatinį vertinimų indeksą.
„Kyla klausimas, kiek protingas jis gali tapti, - sakė jis. - Galbūt po kelerių metų turėsime algoritmus, kurie viską atliks teisingai, bet šiuo etapu aš jį vertinu kaip puikią kryžminės patikros priemonę, kuria patikrinami ir patvirtinami kažkieno kito vertinimai“.
Pagrindinis žmogaus prieš mašinas pranašumas yra gebėjimas perskaityti ir suprasti dviprasmiškumą, sakė D. Schumacheris. Nors „Natixis“ sistema gali apskaičiuoti, kiek optimistiškai ar pesimistiškai yra nusiteikę ECB politikos formuotojai iš pasirinktų žodžių ar jų smarkumo, ji negali įžvelgti, tarkim, ironijos politikos formuotojo pasisakymuose, - bet, žinoma, ir ne kiekvienas žmogus sugeba ją įžvelgti.
„Tai nėra tobulas mokslas, ir sunku įsivaizduoti, kad vieną dieną, jau greitu metu, žmones pakeis tokie metodai“, - sakė Elizabetha Basiluico, patarėja investicijų klausimais, rašanti straipsnius apie finansinę matematiką.
Vis dėlto technologija sparčiai vystosi ir ilgainiui galbūt sugebės perprasti daugiau komunikavimo niuansų, tokius kaip sarkazmas, metaforos ar humoras.
„Prattle“, kurią neseniai įsigijo „Liquidnet“, tvirtina, kad jos programinė įranga beveik tiksliai prognozuoja visų G10 grupės šalių palūkanų normų dinamiką. Sistema sukuria unikalų leksikoną kiekvienam centrinio banko valdybos nariui ir galiausiai analizuoja kalbos modelį, teigia E. Schnidmanas. Pasak jo, ji sugeba sukontroliuoti Čikagos federalinio atsargų banko prezidento Charleso Evanso pamėgtus vadinamuosius „šiaudinius“ argumentus, retorinę priemonę, kuria sąmoningai išpučiama priešininko pozicija, norint sumalti ją į miltus. Čikagos federalinio atsargų banko atstovė spaudai atsisakė komentuoti.
Algoritmas, kurį naudoja „Nordea Bank Abp.“, didžiausias kreditorius Šiaurės Europos regione, yra pakankamai sumanus, kad atpažintų, ar sakinys išsiskiria iš likusio teksto, teigia Krsitin Magnusson Bernard, „Nordea“ banko makroanalizės pasaulinio padalinio vadovė. Grįžtamasis patikrinimas rodo, kad algoritmas būtų įžvelgęs trijų garsių žodžių, ištartų ECB prezidento Mario Draghio 2012 metų liepą, prasmę: „bet kokia kaina“ (whatever it takes“), žodžių, prognozuojančių, kad euras galiausiai bus išgelbėtas.
„Kyla klausimas: kas nutiktų, jeigu centrinis bankas visiškai pertvarkytų savo požiūrį į komunikaciją, - sakė ji. – Taip pat būtų įdomu žinoti: kas tuomet greičiau suvoktų jo esmę – žmogus ar algoritmas“.
Kol kas žmonės, analitikai, tebeišlaiko savo darbo vietą, - bet pripažįsta daugiau dėmesio skiriantys subtilybėms; ar jie tiesiog siekia patvirtinti ankstesnius savo įsitikinimus, ar tiesiog pasikliauja instinktyviomis nuomonėmis, nepagrįstomis jokiais faktais.
O bankai samdo programuotojus, kad šie sukurtų programinę įrangą banko vidaus sistemoje, tokius žmones kaip 26-erių metų Sofia Frojd, vadinama „Nordea“ savarankiško mokymosi algoritmo “smegenimis“; šis algoritmas siūlo – be visų kitų - Anglijos centrinio banko, ECB ir „Riksbank“ analizę. Sistema kone akimirksniu „štampuoja“ diagramas, įskaitant vadinamąjį „vanagiškumo matuoklį“, įvertinantį, ar centriniai bankai pritaria aukštesnėms palūkanų normoms, skirtoms infliacijai pažaboti, ar – žemesnėms palūkanų normoms, skirtoms paskatinti ekonomikos augimą.
„Riksbank“ kitas žingsnis bus palūkanų normų didinimas, bet ne ilgam, rodo informacija, paremta tiek robotu, kurio elektroninės smegenys buvo pakrautos komunikavimo informacija, siekiančia net dešimtąjį dešimtmetį, tiek Torbjornu Isakssonu, pagrindiniu „Riksbank“ banko analitiku iš „Norde Markets“.
„Aš vos spėju atidaryti PDF laikmeną iš „Riksbank“, kai Sofia pareiškia: „paruošta“, – sako T. Isakssonas. – Jis ir toliau bus kuriamas ir tobulinamas, ir tokia perspektyva kelia šiek tiek nerimo bet kuriam „Riskbank“ analitikui“.
