إيف هنا. لقد شهدنا بالفعل أزمة مالية كبرى في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أنها حدثت قبل وقت طويل من انتشار هذه التسمية. التداول المعتمد على Algo هو تطبيق للذكاء الاصطناعي، وخاصة الصندوق الأسود.
نتج انهيار سوق الأوراق المالية عام 1987 عن تطبيق البيع الآلي على نطاق واسع والذي يسمى تأمين المحفظة. لذلك، حتى منذ الأيام الأولى لاستراتيجيات التداول التي تم تنفيذها بواسطة الكمبيوتر، رأينا أنها يمكن أن تسبب الفوضى.
بقلم جون دانيلسون، مدير مركز المخاطر النظامية، كلية لندن للاقتصاد والعلوم السياسية، وأندرياس أوثيمان، الباحث الرئيسي في بنك كندا؛ باحث مشارك في مركز المخاطر النظامية، كلية لندن للاقتصاد والعلوم السياسية. نشرت أصلا في VoxEU
يؤدي التبني السريع للذكاء الاصطناعي إلى إحداث تحول في الصناعة المالية. يجادل هذا الكتاب الأول من سلسلة مكونة من عمودين بأن الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إما إلى زيادة المخاطر المالية النظامية أو العمل على استقرار النظام، اعتمادًا على الاستجابات الداخلية، والتكامل الاستراتيجي، وخطورة الأحداث التي يواجهها، والأهداف المحددة له. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على إتقان التعقيد والاستجابة السريعة للصدمات تعني أن الأزمات المستقبلية من المرجح أن تكون أكثر حدة من تلك التي شهدناها حتى الآن.
يعمل كل من القطاعين المالي الخاص والعام على توسيع نطاق استخدامهما للذكاء الاصطناعي. ولأن الذكاء الاصطناعي يعالج المعلومات بشكل أسرع بكثير من البشر، فقد يساعد في إحداث أزمات مالية أكثر تكرارا وأكثر حدة من تلك التي شهدناها حتى الآن. ولكن يمكنها أيضاً أن تفعل العكس وتعمل على استقرار النظام.
في تصنيف نورفيج ورسل (2021)، نرى الذكاء الاصطناعي باعتباره “عامل تعظيم عقلاني”. ويتوافق هذا التعريف مع التحليلات الاقتصادية النموذجية للاستقرار المالي. ما يميز الذكاء الاصطناعي عن النمذجة الإحصائية البحتة هو أنه لا يستخدم البيانات الكمية لتقديم المشورة الرقمية فحسب؛ كما أنه يطبق التعلم الموجه نحو الأهداف لتدريب نفسه باستخدام البيانات النوعية والكمية. وبالتالي، يمكنه تقديم المشورة وحتى اتخاذ القرارات.
من الصعب قياس مدى استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الخدمات المالية. ال الأوقات المالية وتشير التقارير إلى أن 6% فقط من البنوك تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مشيرة إلى مخاوف بشأن موثوقيته، وفقدان الوظائف، والجوانب التنظيمية، والقصور الذاتي. تتفق بعض الاستطلاعات، لكن بعضها الآخر يختلف. التمويل صناعة تنافسية للغاية. عندما تتمتع المؤسسات المالية البادئة وبعض البنوك الكبرى بتحسينات كبيرة في التكلفة والكفاءة من خلال استخدام مجموعات التكنولوجيا الحديثة وتعيين موظفين متناغمين مع الذكاء الاصطناعي، فربما لا يكون أمام المؤسسات الأكثر تحفظا خيار سوى أن تحذو حذوها.
إن التبني السريع للذكاء الاصطناعي قد يجعل تقديم الخدمات المالية أكثر كفاءة مع خفض التكاليف. معظمنا سوف يستفيد
لكن الأمر ليس كله إيجابيا. هناك مخاوف واسعة النطاق بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل والإنتاجية وما شابه ذلك (Albanesi et al. 2023, Filippucci et al. 2024). وما يثير قلقنا بشكل خاص هو كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على احتمالات حدوث أزمات مالية نظامية، تلك الأحداث المدمرة التي تكلف الاقتصادات الكبيرة تريليونات الدولارات وتقلب المجتمع رأسا على عقب. لقد كان هذا هو محور عملنا الأخير (Danielsson and Uthemann 2024).
جذور عدم الاستقرار المالي
ونحن نعتقد أن الذكاء الاصطناعي لن يخلق أسبابا جوهرية جديدة للأزمات، بل سيعمل على تضخيم الأسباب القائمة: الإفراط في الاستدانة الذي يجعل المؤسسات المالية عرضة حتى للصدمات الصغيرة؛ والحفاظ على الذات في أوقات الأزمات الذي يدفع المشاركين في السوق إلى تفضيل الأصول الأكثر سيولة؛ وغموض النظام وتعقيده وعدم تماثل المعلومات التي تجعل المشاركين في السوق لا يثقون ببعضهم البعض أثناء التوتر. وكانت نقاط الضعف الأساسية الثلاث هذه وراء كل أزمة مالية تقريبا خلال الـ 261 عاما الماضية، منذ الأزمة الحديثة الأولى في عام 1763 (دانيلسون 2022).
ومع ذلك، على الرغم من أن العوامل الأساسية الثلاثة نفسها هي التي تحرك جميع الأزمات، إلا أنه ليس من السهل منع الأزمات واحتوائها لأنها تختلف بشكل كبير. هذا أمر متوقع. وإذا كان للأنظمة المالية أن تكون فعّالة، فلابد من منع الأزمات في المقام الأول. وبالتالي، فمن البديهي أن تحدث الأزمات دون أن تنظر إليها السلطات. وبما أن النظام المالي معقد بشكل لا نهائي، فهناك العديد من المجالات التي يمكن أن تتراكم فيها المخاطر.
إن المفتاح إلى فهم الأزمات المالية يكمن في كيفية قيام المؤسسات المالية بالتحسين – فهي تهدف إلى تعظيم الأرباح في ضوء المخاطر المقبولة. عند ترجمة ذلك إلى كيفية تصرفهم من الناحية التشغيلية، فإن معيار روي (1952) يكون مفيدًا – تم ذكره بإيجاز، وهو تعظيم الأرباح بشرط عدم الإفلاس. وهذا يعني أن المؤسسات المالية تعمل على تحسين الأرباح في معظم الأوقات، ربما 999 يومًا من أصل 1000 يوم. ومع ذلك، في ذلك اليوم الأخير، عندما تضرب اضطرابات كبيرة النظام وتكون الأزمة في الأفق، فإن البقاء، وليس الربح، هو أكثر ما يهتمون به – مشكلة “يوم واحد من بين ألف”.
فعندما تعطي المؤسسات المالية الأولوية للبقاء، فإن سلوكها يتغير بسرعة وبشكل جذري. فهم يخزنون السيولة ويختارون الأصول الأكثر أمانًا وسيولة، مثل احتياطيات البنك المركزي. ويؤدي هذا إلى تهافت على سحب الودائع من البنوك، والمبيعات بأسعار بخسة، وأزمة الائتمان، وكل السلوكيات الأخرى غير المرغوب فيها المرتبطة بالأزمات. ولا يوجد شيء غير مرغوب فيه في مثل هذا السلوك، ولكن لا يمكن تنظيمه بسهولة.
عندما يتدخل الذكاء الاصطناعي
إن دوافع عدم الاستقرار المالي هذه مفهومة جيداً وكانت تشكل دائماً مصدراً للقلق، قبل وقت طويل من ظهور أجهزة الكمبيوتر. ومع اعتماد التكنولوجيا بشكل متزايد في النظام المالي، فقد جلبت الكفاءة واستفادت النظام، ولكنها أدت أيضاً إلى تضخيم قنوات عدم الاستقرار القائمة. ونتوقع أن يفعل الذكاء الاصطناعي الشيء نفسه.
عند تحديد كيفية حدوث ذلك، من المفيد النظر في المخاطر المجتمعية الناشئة عن استخدام الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال Weidinger et al. 2022, Bengio et al. 2023, Shevlane et al. 2023) وكيف تتفاعل هذه المخاطر مع الاستقرار المالي. عند القيام بذلك، نصل إلى أربع قنوات يكون فيها الاقتصاد عرضة للذكاء الاصطناعي:
- ال قناة معلومات مغلوطة يظهر هذا لأن مستخدمي الذكاء الاصطناعي لا يفهمون حدوده، بل أصبحوا يعتمدون عليه بشكل متزايد.
- ال قناة ذات استخدامات ضارة ينشأ ذلك لأن النظام مليء بالوكلاء الاقتصاديين ذوي الموارد العالية الذين يريدون تعظيم أرباحهم ولا يهتمون كثيرًا بالعواقب الاجتماعية لأنشطتهم.
- ال قناة اختلال ينشأ من الصعوبات في ضمان أن الذكاء الاصطناعي يتبع الأهداف التي يرغب فيها مشغلوه من البشر.
- ال قناة هيكل السوق احتكار القلة ينبثق من نماذج أعمال الشركات التي تصمم وتدير محركات الذكاء الاصطناعي. وتتمتع هذه الشركات بعائدات متزايدة على نطاق واسع، الأمر الذي يمكن أن يمنع دخول السوق ويزيد من التجانس ويخاطر بالزراعة الأحادية.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي زعزعة استقرار النظام
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات ليكون فعالاً، حتى أكثر من البشر. لا ينبغي أن يكون ذلك مشكلة لأن النظام يولد الكثير من البيانات ليعمل معها، بمعدل تيرابايت يوميًا. المشكلة هي أن كل هذه البيانات تقريبًا تأتي من منتصف توزيع نتائج النظام وليس من الذيول. الأزمات كلها تدور حول ذيول.
هناك أربعة أسباب وراء قلة البيانات المتوفرة لدينا.
الأول هو الاستجابة الداخلية للسيطرة من قبل المشاركين في السوق؛ يتعلق هذا بقناة المعلومات الخاطئة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. هناك طريقة مفيدة لفهم ذلك وهي نقد لوكاس (1976) وقانون جودهارت (1974): “إن أي انتظام إحصائي ملحوظ سوف يميل إلى الانهيار بمجرد ممارسة الضغط عليه لأغراض السيطرة”. لا يقبل المشاركون في السوق اللوائح التنظيمية بصبر فحسب. لا، إنهم يستجيبون بشكل استراتيجي. ولا يخبرون أحداً مسبقاً كيف يخططون للاستجابة للوائح والضغوط. ربما لا يعرفون حتى. وبالتالي، يتم إخفاء وظائف رد الفعل للمشاركين في السوق. والشيء المخفي ليس موجودًا في مجموعة البيانات.
والسبب الثاني، الذي ينبع من القناة الخبيثة، هو كل التكاملات الاستراتيجية التي تكمن في قلب كيفية تصرف المشاركين في السوق أثناء الأزمات. إنهم يشعرون بأنهم مجبرون على سحب السيولة لأن منافسيهم يفعلون ذلك. ومن ناحية أخرى، من الممكن أن تؤدي أوجه التكامل الاستراتيجي إلى توازنات متعددة، حيث قد تنجم نتائج السوق المختلفة إلى حد كبير عن الصدفة العشوائية. وتعني هاتان العواقب المترتبة على التكامل الاستراتيجي أن رصد الأزمات الماضية لا يقدم معلومات مفيدة للأزمات المستقبلية. وهذا سبب آخر لعدم حصولنا على الكثير من الملاحظات من ذيول.
تكمن جذور المشكلة في خاصيتين للذكاء الاصطناعي: فهو يتفوق في استخلاص أنماط معقدة من البيانات، ويتعلم بسرعة من البيئة التي يعمل فيها. تراقب محركات الذكاء الاصطناعي الحالية ما يفعله المنافسون، ولن يكون من الصعب عليهم استخدام تلك الملاحظات لتحسين نماذجهم الخاصة لكيفية عمل العالم. وما يعنيه هذا من الناحية العملية هو أن الذكاء الاصطناعي المستقبلي في الشركات الخاصة والمؤسسات العامة يتدرب، وبالتالي يتحسن، للتأثير على بعضها البعض.
إن التوفيق بين حوافز الذكاء الاصطناعي وحوافز مالكه يمثل مشكلة صعبة ــ قناة الاختلال. ويمكن أن يزداد الأمر سوءًا أثناء الأزمات، عندما تكون السرعة أمرًا جوهريًا، وقد لا يكون هناك وقت للذكاء الاصطناعي للحصول على ردود فعل بشرية لضبط الأهداف. الطريقة التقليدية التي يعمل بها النظام لمنع تشغيل التوازنات قد لا تعمل بعد الآن. إن مشكلة عدم التوافق الدائمة بين السلوك العقلاني الفردي والنتائج المرغوبة اجتماعيًا قد تتفاقم إذا لم يعد المنظمون البشريون قادرين على تنسيق جهود الإنقاذ و”لوي الأذرع”. ربما يكون الذكاء الاصطناعي قد قام بالفعل بتصفية مراكزهم، وبالتالي تسبب في أزمة، قبل أن يتمكن المالك البشري من التقاط الهاتف للرد على مكالمة رئيس بنك الاحتياطي الفيدرالي.
من المحتمل أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تفاقم قناة هيكل السوق الاحتكارية لعدم الاستقرار المالي، والتي تتعزز بشكل أكبر بسبب الطبيعة الاحتكارية لأعمال تحليلات الذكاء الاصطناعي. وبينما أصبحت المؤسسات المالية ترى العالم وتتفاعل معه بطرق متشابهة على نحو متزايد، فإنها تنسق في عمليات البيع والشراء، الأمر الذي يؤدي إلى نشوء الفقاعات والانهيارات. وبشكل أكثر عمومية، تشكل الثقافة الأحادية المخاطر محركاً مهماً لحالات الازدهار والكساد في النظام المالي. يؤثر تصميم التعلم الآلي وإدخال البيانات والحوسبة على قدرة محركات الذكاء الاصطناعي على إدارة المخاطر. ويتم التحكم في هذه الشركات بشكل متزايد من قبل عدد قليل من شركات التكنولوجيا والمعلومات، التي تستمر في الاندماج، مما يؤدي إلى سوق احتكار القلة.
مصدر القلق الرئيسي من هذا التركيز في السوق هو احتمال أن العديد من المؤسسات المالية، بما في ذلك تلك الموجودة في القطاع العام، تحصل على رؤيتها للعالم من نفس البائع. وهذا يعني ضمناً أنهم سيرون الفرص والمخاطر بشكل مماثل، بما في ذلك كيفية تأثرها بالضغوط الحالية أو الافتراضية. في الأزمات، يمكن لهذا التأثير المتجانس لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن يقلل من عدم اليقين الاستراتيجي ويسهل التنسيق في توازنات التشغيل.
ونظراً للموجة الأخيرة من عمليات دمج بائعي البيانات، فمن المثير للقلق أن سلطات المنافسة ولا السلطات المالية لم تقدر بشكل كامل احتمال زيادة المخاطر النظامية التي قد تنشأ عن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تحتكرها القلة.
ملخص
إذا واجهت تهديدات وجودية للمؤسسة، فإن الذكاء الاصطناعي يعمل على تحسين البقاء. ولكن هنا تعمل سرعة وكفاءة الذكاء الاصطناعي ضد النظام. وإذا فعلت مؤسسات مالية أخرى نفس الشيء، فإنها تقوم بالتنسيق بشأن توازن الأزمة. لذا فإن جميع المؤسسات تؤثر على بعضها البعض لأنها تتخذ بشكل جماعي نفس القرار. ويحاولون جميعًا الرد بأسرع ما يمكن، حيث أن أول من يتخلص من الأصول الخطرة هو في وضع أفضل للتغلب على العاصفة.
والنتيجة هي زيادة عدم اليقين، مما يؤدي إلى تقلبات شديدة في السوق، فضلا عن حلقات ردود الفعل الشريرة، مثل المبيعات بأسعار بخسة، وسحب السيولة، وسحب الأموال من البنوك. بفضل الذكاء الاصطناعي، فإن الضغط الذي قد يستغرق أيامًا أو أسابيع حتى يتكشف يمكن أن يحدث الآن في دقائق أو ساعات.
وقد يفعل محرك الذكاء الاصطناعي العكس أيضًا. ففي نهاية المطاف، لا يعني مجرد قدرة الذكاء الاصطناعي على الاستجابة بشكل أسرع أنه سيفعل ذلك. وتشير الأدلة التجريبية إلى أنه على الرغم من أن أسعار الأصول قد تنخفض إلى ما دون القيم الأساسية في الأزمات، فإنها تتعافى بسرعة في كثير من الأحيان. وهذا يعني شراء الفرص. إذا لم يكن الذكاء الاصطناعي مهتماً بالبقاء على قيد الحياة وتقاربت المحركات على توازن التعافي بشكل إجمالي، فإنها سوف تمتص الصدمة ولن تنشأ أي أزمة.
مجتمعة، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيعمل على تقليل التقلبات وتسمين الذيول. ومن الممكن أن يخفف من التقلبات القصيرة الأجل على حساب أحداث أكثر تطرفا.
ومن الأمور ذات الأهمية الخاصة مدى استعداد السلطات المالية لمواجهة أزمة الذكاء الاصطناعي. سنناقش هذا الأمر في مقال نشرته VoxEU الأسبوع المقبل، بعنوان “كيف يمكن للسلطات المالية أن تستجيب لتهديدات الذكاء الاصطناعي للاستقرار المالي”.
ملاحظة المؤلفين: أي آراء واستنتاجات تم التعبير عنها هنا هي آراء المؤلفين ولا تمثل بالضرورة آراء بنك كندا.
انظر المنشور الأصلي للحصول على مراجع
