ในปี 1930 จอห์น เมย์นาร์ด เคนส์ ทำนายว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะลดเวลาทำงานสัปดาห์ละครั้งของหลานๆ ลงเหลือเพียง 15 ชั่วโมง ทำให้มีเวลาพักผ่อนและวัฒนธรรมเหลือเฟือ ตรรกะนี้ดูคลุมเครือ: เครื่องจักรจะจัดการกับแรงงานประจำและปลดปล่อยมนุษย์จากงานน่าเบื่อหน่ายในแต่ละวัน
เกือบหนึ่งศตวรรษต่อมา เรายังคงยุ่งมากขึ้นกว่าเดิม ไม่มีที่ใดที่ความขัดแย้งนี้ชัดเจนไปกว่าในด้านการเงิน ปัญญาประดิษฐ์มีการดำเนินการแบบอัตโนมัติ การจดจำรูปแบบ การติดตามความเสี่ยง และการปฏิบัติงานส่วนใหญ่ แต่ความสามารถในการผลิตยังคงเพิ่มขึ้นอย่างยากลำบาก และการพักผ่อนที่เพิ่มขึ้นตามที่สัญญาไว้ก็ไม่เกิดขึ้นจริง
ห้าทศวรรษหลังจากการทำนายของเคนส์ นักเศรษฐศาสตร์ โรเบิร์ต โซโลว์ สังเกตว่า “คุณสามารถเห็นอายุของคอมพิวเตอร์ได้ทุกที่ ยกเว้นในสถิติประสิทธิภาพการทำงาน” เกือบ 40 ปีต่อมา ข้อสังเกตนั้นยังคงอยู่ กำไรที่หายไปไม่ใช่ปัญหาการใช้งานชั่วคราว สิ่งเหล่านี้สะท้อนถึงบางสิ่งที่เป็นพื้นฐานมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของตลาด
ปัญหาการสะท้อนกลับ
ระบบการเงินที่เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์นั้นยังห่างไกลจากการเข้าถึง เนื่องจากตลาดไม่ใช่ระบบที่คงที่ซึ่งรอการปรับปรุงให้เหมาะสม สิ่งเหล่านี้เป็นสภาพแวดล้อมแบบสะท้อนกลับที่เปลี่ยนไปตามการสังเกตและการกระทำ สิ่งนี้จะสร้างอุปสรรคทางโครงสร้างให้กับระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ: เมื่อรูปแบบเป็นที่รู้จักและนำไปใช้ประโยชน์ รูปแบบนั้นก็เริ่มสลายตัว
เมื่ออัลกอริธึมระบุกลยุทธ์การซื้อขายที่ทำกำไรได้ เงินทุนจะเคลื่อนเข้าหามัน อัลกอริธึมอื่นๆ ตรวจจับสัญญาณเดียวกัน การแข่งขันรุนแรงขึ้น และขอบก็หายไป สิ่งที่ได้ผลเมื่อวานนี้จะหยุดทำงานในวันพรุ่งนี้ ไม่ใช่เพราะโมเดลล้มเหลว แต่เนื่องจากความสำเร็จของโมเดลได้เปลี่ยนแปลงตลาดที่กำลังวัดผลอยู่
พลวัตนี้ไม่ได้มีลักษณะเฉพาะในด้านการเงิน สภาพแวดล้อมการแข่งขันใดๆ ที่ข้อมูลแพร่กระจายและผู้เข้าร่วมปรับตัวจะแสดงพฤติกรรมที่คล้ายกัน ตลาดทำให้ปรากฏการณ์นี้มองเห็นได้เนื่องจากพวกมันเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและวัดผลอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นระบบอัตโนมัติจึงไม่ทำให้งานหมดไป มันเปลี่ยนงานจากการดำเนินการไปสู่การตีความ ซึ่งเป็นงานต่อเนื่องในการระบุว่าเมื่อใดรูปแบบได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบที่พวกเขาอธิบาย นี่คือเหตุผลที่การนำ AI ไปใช้ในสถานที่แข่งขันจำเป็นต้องมีการกำกับดูแลอย่างถาวร ไม่ใช่การป้องกันชั่วคราว
จากการรับรู้รูปแบบไปจนถึงความศรัทธาทางสถิติ
AI เชี่ยวชาญในการระบุรูปแบบ แต่ไม่สามารถแยกแยะสาเหตุจากความสัมพันธ์ได้ ในระบบสะท้อนกลับ ซึ่งมีรูปแบบที่ทำให้เข้าใจผิดเป็นเรื่องปกติ ข้อจำกัดนี้จะกลายเป็นช่องโหว่ที่สำคัญ โมเดลสามารถอนุมานความสัมพันธ์ที่ไม่ยึดถือ เหมาะสมกับระบบการตลาดล่าสุด และแสดงความมั่นใจที่ยิ่งใหญ่ที่สุดก่อนที่จะล้มเหลว
เป็นผลให้สถาบันต่างๆ ได้เพิ่มระดับการกำกับดูแลใหม่ เมื่อแบบจำลองสร้างสัญญาณตามความสัมพันธ์ที่ยังไม่เป็นที่เข้าใจดีนัก การตัดสินของมนุษย์จำเป็นต้องประเมินว่าสัญญาณเหล่านั้นสะท้อนถึงกลไกทางเศรษฐกิจที่เป็นไปได้หรือความบังเอิญทางสถิติ นักวิเคราะห์สามารถถามได้ว่ารูปแบบนั้นสมเหตุสมผลหรือไม่ — ไม่ว่าจะสามารถสืบย้อนไปยังปัจจัยต่างๆ เช่น ส่วนต่างของอัตราดอกเบี้ยหรือกระแสเงินทุน ได้หรือไม่ แทนที่จะยอมรับตามมูลค่าที่ตราไว้
การเน้นย้ำถึงพื้นฐานทางเศรษฐกิจไม่ใช่การคิดถึงวิธีการ pre-AI ตลาดมีความซับซ้อนเพียงพอที่จะสร้างความสัมพันธ์ที่ลวงตาได้ และ AI ก็ทรงพลังเพียงพอที่จะแสดงความสัมพันธ์เหล่านั้น การกำกับดูแลของมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งสำคัญในการแยกสัญญาณที่มีความหมายออกจากสัญญาณรบกวนทางสถิติ เป็นตัวกรองที่ถามว่ารูปแบบสะท้อนความเป็นจริงทางเศรษฐกิจหรือไม่ หรือสัญชาตญาณถูกกำหนดโดยปริยายให้กับคณิตศาสตร์ที่ยังไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้หรือไม่
ขีดจำกัดของการเรียนรู้จากประวัติศาสตร์
การเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้ในตลาดเผชิญกับความท้าทายที่ไม่ค่อยเด่นชัดในอุตสาหกรรมอื่นๆ ในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ แมวที่ถ่ายภาพในปี 2010 จะดูเหมือนเดิมมากในปี 2026 ในตลาด ความสัมพันธ์ด้านอัตราดอกเบี้ยตั้งแต่ปี 2008 มักจะใช้ไม่ได้ในปี 2026 ตัวระบบเองมีการพัฒนาเพื่อตอบสนองต่อนโยบาย สิ่งจูงใจ และพฤติกรรม
AI ทางการเงินจึงไม่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพียงอย่างเดียวได้ จะต้องได้รับการฝึกอบรมในหลายระบบการตลาด รวมถึงวิกฤตการณ์และการพังทลายของโครงสร้าง ถึงอย่างนั้น โมเดลก็ทำได้เพียงสะท้อนถึงอดีตเท่านั้น พวกเขาไม่สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนได้ เช่น การแทรกแซงของธนาคารกลางที่เขียนตรรกะด้านราคาใหม่ในชั่วข้ามคืน การเปลี่ยนแปลงทางภูมิรัฐศาสตร์ที่ทำให้โครงสร้างความสัมพันธ์เป็นโมฆะ หรือวิกฤตสภาพคล่องที่ทำลายความสัมพันธ์ที่มีมายาวนาน
การกำกับดูแลของมนุษย์ให้สิ่งที่ AI ขาด: ความสามารถในการรับรู้เมื่อกฎของเกมมีการเปลี่ยนแปลง และเมื่อแบบจำลองที่ได้รับการฝึกในระบบการปกครองเดียวต้องเผชิญกับเงื่อนไขที่พวกเขาไม่เคยเห็นมาก่อน นี่ไม่ใช่ข้อจำกัดชั่วคราวที่อัลกอริทึมที่ดีกว่าจะได้รับการแก้ไข มันเป็นเนื้อแท้ของการดำเนินงานในระบบที่อนาคตไม่คล้ายกับอดีตอย่างน่าเชื่อถือ
ธรรมาภิบาลเป็นงานถาวร
วิสัยทัศน์ยอดนิยมของ AI ในด้านการเงินคือการดำเนินการแบบอัตโนมัติ ความจริงคือการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง โมเดลต้องได้รับการออกแบบให้หลีกเลี่ยงเมื่อความเชื่อมั่นตก ตั้งค่าสถานะความผิดปกติเพื่อการตรวจสอบ และรวมเหตุผลทางเศรษฐกิจเป็นการตรวจสอบการจับคู่รูปแบบที่แท้จริง
สิ่งนี้ทำให้เกิดความขัดแย้ง: AI ที่ซับซ้อนมากขึ้นจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลของมนุษย์มากขึ้นไม่น้อย โมเดลที่เรียบง่ายนั้นเชื่อถือได้ง่ายกว่า ระบบที่ซับซ้อนซึ่งรวมตัวแปรหลายพันตัวเข้าด้วยกันในลักษณะที่ไม่เป็นเชิงเส้นต้องการการตีความอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากระบบอัตโนมัติลบงานการดำเนินการออก จึงเผยให้เห็นการกำกับดูแลเป็นแกนหลักของงานที่ลดไม่ได้
ปัญหาความเป็นไปไม่ได้
เคิร์ท โกเดล แสดงให้เห็นว่าไม่มีระบบที่เป็นทางการใดที่สามารถสมบูรณ์และสม่ำเสมอได้ ตลาดแสดงคุณสมบัติที่คล้ายกัน เป็นระบบการอ้างอิงตนเองซึ่งการสังเกตจะเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ และรูปแบบที่ค้นพบจะกลายเป็นปัจจัยป้อนเข้าสู่พฤติกรรมในอนาคต
โมเดลแต่ละเจเนอเรชันขยายความเข้าใจไปพร้อมๆ กับการเปิดโปงขีดจำกัดใหม่ๆ ยิ่งมีการอธิบายตลาดที่ใกล้ชิดกันอย่างครอบคลุมมากขึ้น รากฐานที่เปลี่ยนแปลง เช่น วงจรป้อนกลับ สิ่งจูงใจที่เปลี่ยนแปลง และชั้นของการตีความก็ยิ่งชัดเจนมากขึ้นเท่านั้น
สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าผลผลิตที่ได้รับจาก AI ในระบบสะท้อนกลับจะยังคงถูกจำกัด ระบบอัตโนมัติจะตัดการดำเนินการออกแต่ยังคงการตีความไว้เหมือนเดิม การตรวจจับเมื่อรูปแบบหยุดทำงาน เมื่อความสัมพันธ์เปลี่ยนไป และเมื่อแบบจำลองกลายเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่พวกเขาวัด ถือเป็นงานที่กำลังดำเนินอยู่
ผลกระทบทางอุตสาหกรรม
สำหรับผู้กำหนดนโยบายที่ประเมินผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงาน ความหมายนั้นชัดเจน: งานไม่ได้หายไปง่ายๆ พวกมันมีวิวัฒนาการ ในระบบสะท้อนกลับ เช่น ตลาดการเงิน และในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันอื่นๆ ที่ผู้ปฏิบัติงานปรับตัวเข้ากับข้อมูล ระบบอัตโนมัติมักจะสร้างรูปแบบใหม่ของการกำกับดูแลงานอย่างรวดเร็วพร้อมกับกำจัดงานในการดำเนินการ
สำหรับผู้นำธุรกิจ ความท้าทายคือกลยุทธ์ คำถามไม่ได้อยู่ที่ว่าจะปรับใช้ AI หรือไม่ แต่คำถามคือจะฝังการกำกับดูแลเข้าไปในระบบที่ทำงานภายใต้เงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างไร สัญชาตญาณทางเศรษฐกิจ ความตระหนักรู้เกี่ยวกับระบอบการปกครอง และการกำกับดูแลแบบไดนามิกไม่ใช่สิ่งที่เป็นทางเลือกเพิ่มเติม มันเป็นข้อกำหนดถาวร
การทำนายเวลาว่างอันอุดมสมบูรณ์ของเคนส์ล้มเหลวไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีหยุดชะงัก แต่เป็นเพราะระบบสะท้อนกลับก่อให้เกิดงานรูปแบบใหม่อย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยีสามารถดำเนินการได้โดยอัตโนมัติ การตระหนักรู้เมื่อกฎมีการเปลี่ยนแปลงยังคงเป็นมนุษย์โดยพื้นฐาน
