ГЛАВНАЯ // NEWS


Машины и экономические прогнозы: ИИ ещё не готов подставить плечо аналитикам

Заместитель управляющего и главный специалист Денежно-кредитного управления (MAS), Эдвард С. Робинсон, высказался о важности использования ИИ в экономической сфере. Он произнес свою речь на семинаре для центральных банкиров (Advanced Workshop for Central Bankers), организованном Национальным университетом Сингапура,

Робинсон начал с размышлений о том, как после пандемии мир столкнулся с крупной инфляцией, что поставило под сомнение актуальность традиционных экономических моделей. Это, по его мнению, вынуждает экономистов обратить внимание на новейшие достижения в анализе данных и технологиях ИИ, чтобы усовершенствовать методы прогнозирования.

ИИ и машинное обучение уже продемонстрировали свою эффективность, в частности, в определении необычных финансовых транзакций, анализе больших массивов текста и создании динамических оценок на основе данных из социальных сетей. Робинсон подчеркнул, что благодаря ИИ модели могут адаптироваться под разные ситуации, выявляя сложные закономерности и не уступая в этом людям.

Однако, несмотря на восторженное отношение к возможностям ИИ, Робинсон также указал на ограничения современных технологий. Он отметил, что нейросети могут быть «хрупкими», то есть чувствительными к изменениям в параметрах моделирования, а это затрудняет понимание причинно-следственных связей. Кроме того, существующие алгоритмы пока не очень хорошо справляются с решением логических задач, что заставляет сомневаться в их способности объяснять собственные предсказания.

Робинсон предложил использовать ИИ для улучшения основных экономических моделей, объединив его с традиционной экономической теорией. Он также отметил, что само MAS активно внедряет новшества в свои аналитические методы.

Заключая свою речь, Робинсон выразил оптимизм относительно будущего экономического анализа. Он убежден, что интеграция ИИ может радикально улучшить аналитику и разработку политик, благодаря новым подходам к решению сложных задач.

Источник: SecurityLab


Powered by Отряд им. 7-го МАЯ