ブリッジウォーターは AI にどのように投資していますか?

著者: 曹則西

画像ソース: Unbounded AI によって生成

世界最大のヘッジファンドはAIについてどう考えているのでしょうか？

7月3日月曜日、ブリッジウォーターは最高投資責任者のグレッグ・ジェンセン氏とのインタビューで連絡し、AIテクノロジーに対するブリッジウォーターの見解を体系的に語り、ブリッジウォーターがAIにどのように投資するか、AI投資の活用方法、およびAIテクノロジーに対する同社の見通しについての見解を共有しました。など、問題に対する視点。

Bridgewater が AI に投資する方法

Jensen称：

ブリッジウォーターを再編する過程で、私たちはこれまでにやったことのないことも行いました。それは、一部の人々に、すぐには利益にならない可能性のあるものを研究して投資してもらうというものですが、これは私たちの長期的なプロジェクトです。 そこで、私は私をリーダーとする 17 人のチームでこの AI プロジェクトを立ち上げました。私は今でもブリッジウォーターの中核的な仕事に積極的に関わっていますが、他の 16 人は機械学習を通じてブリッジウォーターを再構築することに 100% 取り組んでいます。 私たちは機械学習テクノロジーのみを対象としたファンドを設立するつもりであり、それが私たちが現在研究室で行っていることであり、AI や機械学習機能の限界を押し広げようとしているのです。 現在、そのような基金を設立することは大きな問題です。大規模な言語モデルを取り上げると、2 種類の問題が発生します。 1 つは、これらのモデルは言語の構造に基づいてよりトレーニングされているため、構造化されており、文法的に正しいように見えるものを返すことがよくありますが、必ずしも正確な答えであるとは限りません。これは問題だ。第二に、幻覚が起こり、次に来る概念の正確さよりも、次に来る単語や概念の構造に注意を払うため、物事をでっち上げます。

したがって、AI は人々が観察したものを概念化して理論化するのに役立つとジェンセン氏は考えていますが、AI を使用して銘柄を選択するまでにはまだ長い道のりがあります。したがって、ブリッジウォーターの本当の焦点は次のとおりです。

**ただし、これを統計モデルや他のタイプの AI と組み合わせる方法は他にもあります。これが私たちが本当に焦点を当てていることであり、精度に劣る大規模な言語モデルと、過去を正確に記述するのは得意だが未来の予測が苦手な統計モデルを組み合わせます。 ** **これらを統合することで、ブリッジウォーターのアナリストが行っていることを可能にするエコシステムの構築が始まります。 ** このエコシステムが完成すれば、同時に何百万もの投資パートナーが生まれることになります。 AI の幻覚やエラーを統計によって制御する能力があれば、多くの作業を迅速に実行できるでしょう。それはまさに私たちが研究室で行い、プロセスが機能することを実証したことです。

ブリッジウォーターは AI を通じてどのように投資を行っていますか?

AI やその他のテクノロジーを含むエコシステムを構築できた場合、ブリッジウォーターはこのシステムをどのように利用して投資しますか?

ジェンセン氏は、統計 AI と大規模言語モデルが相互に補完し合い、投資におけるブリッジウォーターの「左手」と「右手」の役割を果たすことができると信じています。

統計 AI は理論を取得し、それらの理論が少なくとも過去には真実であったかどうか、またその欠陥は何であったかに立ち戻って、それらを改良し、物事を別の方法で行う方法についてアドバイスを提供し、その後、私たちは彼らと対話することができます。 大規模な言語モデルの利点の 1 つは、複雑な統計モデルを取り上げ、それが何をしているのかを説明できることです。これを行うために言語モデルをトレーニングする方法があります。これをモデル化する方法は、言語モデルが基礎となる理論を思いつくことができるということです。それは世界で最も創造的なものではありませんが、大規模な理論であることは確かです。繰り返しますが、大規模な言語モデルは優れていますが、何らかの方法で言語モデルを調整する必要があり、統計を使用して制御できます。 その後、言語モデルを再度使用して統計エンジンの結果を取得し、それを人間または他の AI と議論し、何が見つかったのか、何がどのような理論であるかを報告することができます。到達した結論が人々の認識に反する場合は、さらにテストを実施します。 これは私が非常に楽しみにしているサイクルです。前述したように、統計 AI は市場データに焦点を当てているため、これまでのところ限界があります。言語モデルの利点は、統計モデルでは理解できないことをよりよく理解できることです。 たとえば、市場の統計モデルには貪欲の概念がありませんが、大規模な言語モデルは貪欲の概念をほぼ理解できます。これらのモデルは貪欲や恐怖などについてすべてを読み取っています。したがって、この 2 つを組み合わせることで、人間に似た思考モードが生まれます。

AI は人間の従業員にとって何を意味しますか?

時間が経つにつれて、コンピュータができることはますます増えていきます。ジェンセンは次のように信じています。

＞何が言いたいかというと、現代の人間は直感や創造性に関する役割だけをこなすことに慣れており、そのルールをコンピューターを使って記憶し、正確に継続的に実行しているのです。まだ移行の途中ですが、今はさらなる飛躍を遂げています。

AIが投資アシスタントの役割を変えることは間違いありません。まさに、当面はこれらの問題に対処する人材が必要であり、これらの機械学習エージェントなどのエコシステムを構築するにはまだ時間がかかります。 **AI の活用は未来の仕事の一部となり、どのような知識産業でもこれらのテクノロジーを活用しないのは難しいと思います。 ** コンピュータープログラミングに関しては、コーディングにおいて大きな進歩が見られます。 AI の登場により、人々はコーディング方法を知る必要はなく、何をコーディングするかを知るだけで済みます。これは大きな進歩です。そのため、C++ や Python などに関する優れたトレーニングや能力を持たない多くの人々が、突然、欲しいものをより早く手に入れることができるようになります。 **突然、職場で必要とされるスキルセットが変化しており、その変化の仕方は多くの人にとって驚くべきものです。なぜなら、それは実際にはコンテンツ作成などの多くの知識労働だからです。 one point 機械に置き換わる時代はまだ遠い未来と思われていますが、実はすぐそこまで来ています。 ** 要するに、現在は非常に変化が激しいため、職場に柔軟性を持たせ、あらゆるツールを活用できることが不可欠であるということです。

AI を使用して投資を直接管理できますか?

さまざまなAI投資管理ツールが市場に出回っていますが、人々が懸念しているのは、AIが大きく発展する中、将来的に人類はAIに投資するだけで済むようになるのかということです。

ジェンセンは次のように信じています。

事故も起きるし、興奮するだろうと思いました。もちろん、私は AI の力に興奮していますし、それを有効に活用する方法があると考えています。しかし同時に、AI は多くの間違いを犯します。 一部のファンドは GPT を使用して銘柄を選択していますが、これらのファンド マネージャーは AI と潜在的な弱点について深く理解していません。 一例として、不動産市場では、不動産仲介プラットフォームの Zillow が AI テクノロジーを使用して住宅価格を予測し、住宅価格を評価し、AI が過小評価していると判断した住宅の購入を開始するために市場に参入しています。ただし、Zillow にはいくつかの問題があります。 1 つは、住宅データは大量にあるものの、比較的短期間に発生するということです。したがって、彼らは一見多数のデータポイントを持っているように見えますが、彼らが行う評価に影響を与えるマクロサイクルがまだ存在します。 第二に、彼らは、実際には敵対的な市場であるにもかかわらず、理論と実践の間の断絶を過小評価しています。 これは明らかに Zillow にとって大きな問題であり、Zillow は不動産市場に大きな影響を与え、その後大失敗に終わりました。 株式市場の話に戻りますが、非常に短期の取引は、大量のデータがあり、AI はこのデータを通じてより速く学習できるため、おそらく機械学習により適しています。 しかしその一方で、長期的には AI の役割を果たせない可能性があります。データは多くの場合、人の生涯にわたる心拍数データのようなものです。 「わあ、私の心臓は49年間も鼓動し続けているのね。それはたくさんの統計のように思えるが、心臓発作を起こしたとき、それはまったく意味がありません。」と思うかもしれません。したがって、大量のデータであっても誤解を招く可能性があり、これらの問題はこれらの技術にとって大きな問題を引き起こします。 **したがって、ツール、そのツールが得意なことと不得意なことを理解し、各ツールの長所を活かし短所を避ける方法でツールを組み合わせる必要があります。 ** 大規模な言語モデルに関してはやるべきことがまだたくさんありますが、既知の間違いを犯さないように強化学習で確実にトレーニングすることができます。

市場は依然として楽観主義に支配されているのでしょうか?

ジェンセン氏は、市場は依然として楽観的な見方が支配していると信じている。彼は言った：

FRBは今後の対応について市場よりも若干現実的であるようだ。市場の反応を見ると、非常に強気だ。 しかし、歴史的に見て、市場は楽観的すぎる傾向があることに注意する必要があります。