Metų pradžioje lietuviškąją investuotojų bendruomenę buvo apėmęs nemenkas nerimas. Facebook grupėse sparčiai išplitęs VMI išaiškinimas skelbė, kad Interactive Brokers neatitinka investicinei sąskaitai keliamų reikalavimų.

Man šis išaiškinimas iškart sukėlė abejonių, kuriomis dalinausi savo įraše, kurį pavadinau „Interactive Brokers, investicinė sąskaita ir ChatGPT“.

Ten, pasitelkdamas ChatGPT kaip asmeninį patarėją teisiniais klausimais, argumentavau, jog Interactive Brokers visiškai atitinka keliamus reikalavimus, o VMI pozicija turėtų ilgainiui pasikeisti.

Šis spėjimas buvo taiklus. Šią savaitę VMI atnaujino savo DUK skyrelį apie investicinę sąskaitą, patvirtindama, kad Interactive Brokers – kaip ir kituose brokeriuose – turimus vertybinius popierius bus galima oficialiai deklaruoti kaip laikomus investicinėje sąskaitoje.

Laimei!

Bet prie ko čia AI revoliucija?

ChatGPT problemą išsprendė per 5 minutes

Kai rašiau „Interactive Brokers, investicinė sąskaita ir ChatGPT“, klausimą, ar Interactive Brokers atitinka investicinei sąskaitai keliamus specifinius įstatymų reikalavimus, uždaviau ChatGPT.

Išmintingasis ChatGPT, naudodamas pažangiąją LLM technologiją, per keletą akimirkų išnaršė teisės aktus ir suformulavo atsakymą – Interactive Brokers visiškai tinka investicinei sąskaitai.

Iš esmės LLM technologija tokioms problemoms spręsti, kai informacijos atsakymui į klausimą reikia ieškoti išsibarsčiusios po įvairius šaltinius, puikiai tinka.

Šią problemą dirbtinis intelektas, įskaitant mano sugaištą laiką užklausai rašyti, išsprendė per 5 minutes.

O kiek laiko prireikė VMI? Trijų mėnesių!

Per šį laiką, neabejoju, buvo organizuojami įvairūs komitetų posėdžiai, nuotoliniai ir gyvi susitikimai, skambučiai teisininkams ir konsultacijos ministerijose. Prireikė daug laiko, kol visi įsitraukę asmenys bent minimaliai suprato, kokia apskritai yra sprendžiama problema, kas yra brokeriai ir ką reiškia brokeryje sąskaitą turėti.

Ir tik tada, kai kažkas galų gale išdrįso prisiimti atsakomybę, oficialus sprendimas buvo paskelbtas viešai.

Kodėl šis procesas užtruko taip ilgai? Nes tokiose didelėse institucijose niekas rimtai AI nenaudoja priimdami sprendimus ar ieškodami atsakymų į sudėtingus klausimus.

Ši istorija – puiki iliustracija, kodėl tie, kas tikėjosi greitos AI revoliucijos ar šios sukeltos staigios produktyvumo bangos, greičiausiai nusivils. AI įrankiai bus veiksmingi tik tiek, kiek žmonės gebės jais naudotis. Tačiau žmonės nenoriai keičia savo įpročius, o organizacijos, sudarytos iš daugybės tokių žmonių, apskritai yra ypač atsparios pokyčiams.

Būtent pavieniai žmonės ir iš jų sudarytos organizacinės struktūros tampa tais siaurais butelio kakleliais, kurie lėtina dirbtinio intelekto technologijos paplitimą ir stabdo produktyvumo šuolį.

#1 bottleneck to AI progress is humans

Šią mintį pasiskolinau iš garsaus ekonomisto Tyler Cowen, kuris apie tai kalbėjo Dwarkesh Patel podkaste pavadinimu „#1 bottleneck to AI progress is humans“.

Jaunas technologijų entuziastas Dwarkesh Patel pokalbyje tryško beribiu optimizmu, tvirtindamas, kad dirbtinis intelektas jau labai greitai ir iš esmės pakeis pasaulį bei sukels sprogstantį ekonominį bumą.

Tuo tarpu Tyler Cowen buvo gerokai santūresnis. Jis pritarė minčiai, kad AI tikrai paveiks mūsų gyvenimus, tačiau jokių sprogstančių ekonomikos augimų nereikėtų tikėtis. Ekonomistas mano, kad geriausiu atveju AI poveikis metiniam BVP augimui bus nedidelis – apie 0,5% per metus.

Dwarkesh Patel 

What are the specific bottlenecks? Like, why?

Tyler Cowen 

Humans. Here they are. Bottleneck, bottleneck. Hi, good to see you. And some of you are terrified. You’re going to be even bigger bottlenecks.

Tokį savo požiūrį Tyler Cowen grindžia istoriniais pavyzdžiais, kurie rodo, kad naujosioms technologijoms visuomet reikia daug laiko įsitvirtinti ir išplisti. Ir čia nesvarbu, ar kalbame apie dirbtinį intelektą, elektrą, ar spausdinimo presą.

Šio lėto technologijų įsisavinimo priežastys slypi ne pačiose technologijose, bet žmonių elgsenoje ir jų gebėjime jomis naudotis. Dar blogiau – žmonės ne tik stabdo technologinę pažangą, bet dažnai deda aktyvias pastangas šį procesą sabotuoti.

VMI ir Interactive Brokers klausimas yra puikus bei iliustratyvus pavyzdys, kodėl AI poveikis realiam pasauliui bus gerokai lėtesnis nei tikisi dauguma.

Nes teoriškai vienas žmogus, naudodamasis ChatGPT, į VMI užduotą klausimą atsakymą galėjo pateikti per keletą minučių – koks tai būtų produktyvumo šuolis, palyginus su tradicinėmis biurokratinėmis procedūromis.

Tačiau taip neįvyko ir negalėjo įvykti, nes VMI dirbtiniu intelektu nesinaudoja, ir greičiausiai nesinaudos dar bent dvidešimt metų.

Kad AI įrankiai galėtų būti aktyviai naudojami VMI sprendžiant teisines ar administracines problemas, turėtų iš esmės pasikeisti karta: visi 40-mečiai ir vyresni darbuotojai užleisti vietą jaunesniems specialistams, kurie būtų pasiruošę radikaliai pakeisti įsigalėjusias darbo tvarkas.

Tačiau tokiems pokyčiams priešinasi didžiulė ir sustabarėjusi biurokratinė sistema, kurios atstovai gerai supranta, kad aktyviai taikydami AI technologijas prarastų dalį savo funkcijų, o galbūt – ir darbo vietas.

Dėl šių ir daugelio kitų priežasčių naujųjų technologijų pritaikymas visuomet yra lėtas, sudėtingas ir skausmingas procesas.

Kai kaina aplenkia faktus

Pastaraisiais metais akcijų rinkas vėl buvo užvaldęs AI naratyvas, kurio vedamos technologijų kompanijos dar kartą išbėgo į aikštelę.

Investuotojų lūkesčiai buvo aukšti – rinkos dalyviai tikėjosi, kad AI sukelta technologinė revoliucija atneš jau ir taip rekordinių pelnų dar spartesnį augimą.

Tačiau realybė pasirodė kur kas sudėtingesnė. Kaip sakoma, seną šunį išmokyti naujų triukų nėra lengva, taip pat sunku žmonėms pakeisti ir savo darbo įpročius.

Todėl AI pagrindu kuriamų asistentų plėtra jau dabar rodo lėtėjimo požymių, o vartotojų, norinčių už šią technologiją mokėti, vis dar nedaug.

Tuo pat metu kompanijos, vystančios didžiuosius LLM modelius, patiria milžiniškas kapitalo išlaidas, kurios jų buhalterinį pelną mažins dar daugelį metų.

Šiuo metu akcijų rinkos, ypač MAG7 kompanijų akcijų, sparčiai krenta. Kai kurių rinkos dalyvių lūpose skamba tradicinis raginis „buy the dip“, o aš dažnai pastebiu ką nors pasidalijus šiuo žymiu paveiksliuku.

Bet šis paveiksliukas, iliustruojantis mintį, jog akcijų kainos visada atšoka, teisingas tik tada, jei šnekama apie visą akcijų rinką, o ne tam tikro sektoriaus arba pavienių įmonių perspektyvas.

Jokios garantijos, kad MAG7 akcijos artimiausiu metu atšoks, nėra. Kai kurios iš jų buvusių aukštumų gali apskritai niekada nebepasiekti.

Istorijoje netrūksta pavyzdžių, kai pasaulį pakeitusios naujos technologijos visgi tapo prasta investicija – tai elektros kompanijų akcijos XX a. pradžioje ar automobilių bei aviacijos sektoriaus akcijos šio amžiaus viduryje.

Tie, kas tikėjosi, kad AI pakeis pasaulį, galiausiai bus teisūs – taip ir bus.

Tačiau visiškai neaišku, ar dabartinės su AI naratyvu susijusios kompanijos yra gera investicija. Galbūt, bet tikrai nebūtinai.

Istorija moko, kad tie sektoriai ir kompanijos, kurios sparčiausiai brango, tapo didžiausiomis pasaulyje ir kurioms buvo keliami patys aukščiausi lūkesčiai, dažnai galiausiai investuotojus nuvilia.

Įspėjimas:

Šiame įraše pateikiama informacija nėra ir neturėtų būti suprantama kaip investavimo rekomendacija. Straipsnyje pateikiama informacija yra bendro informacinio pobūdžio ir neturėtų būti naudojama investavimo sprendimams priimti.

Pateikiama informacija yra asmeninė autoriaus nuomonė, tai nėra skatinimas įsigyti minimas finansines priemones.

Autorius nėra kvalifikuotas investavimo konsultantas ir neturi licencijos teikti investavimo rekomendacijoms.

Autorius gali būti asmeniškai investavęs į straipsnyje minimas finansines priemones.

Pateikiama informacija yra nekomercinio pobūdžio. Tinklapio autorius neturi jokių sąsajų su finansinių priemonių leidėjais, negauna jokių reklamos ar partnerystės (angl. affiliate) pajamų.

Plačiau skaityti: Informacijos atskleidimas