La IA toma decisiones de inversión poco fiables

No confíe en la IA para cuestiones importantes como las decisiones de inversión

Por Sam Wyatt & Gary N. Smith

Cuando ChatGPT debutó en 30 de noviembre de 2022seguido poco después por Otros chatbots de IALa reacción fue de asombro desenfrenado seguido de Exageración apenas contenida.

El empresario e ingeniero de software Marc Andreessen describió ChatGPT en un Publicar en X (antes Twitter) como “magia pura, absoluta e indescriptible”. Bill Gates dijo Forbes que ChatGPT era “tan importante como la PC, como Internet”. Si esa hipérbole no fuera suficiente, Sundar Pichai, CEO de Alphabet y Google, proclamó en un 60 minutos entrevista que la inteligencia artificial “es la tecnología más profunda en la que está trabajando la humanidad, más profunda que el fuego”. Geoffrey Hinton, ganador del premio Turing le dijo a CBS NewsSin aparente sentido de ironía, “creo que es comparable en escala con la Revolución Industrial o la electricidad, o tal vez la rueda”.

Por desgracia, durante casi 70 años, los animadores de la IA han… Prometió demasiado y cumplió pocoAhora está cada vez más claro que el GPT y otros LLM son No es inteligente en ningún sentido significativo y No se puede confiar en él para decisiones importantes, como Opciones de contratación, Sentencia de prisión, aprobación del préstamo, tarifas de seguros—y invertir.

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La inversión impulsada por IA es particularmente interesante porque proporciona una forma cuantificable de evaluar las capacidades de la tecnología. La primera inversión impulsada por IA Fondo cotizado en bolsa (ETF) fue lanzado el 18 de octubre de 2017 por la plataforma de inversión EquBot, con el memorable símbolo de cotización AIEQ (“AI” por AI y “EQ” por equidad). EquBot afirmó que AIEQ era “La aplicación innovadora de tres formas de IA”: algoritmos genéticos, lógica difusa y ajuste adaptativo. ¡Guau! Chida Khatua, CEO y cofundador de EquBot, se jactó en un comunicado de prensa que AIEQ “tiene la capacidad de imitar a un ejército de analistas de investigación de acciones que trabajan las 24 horas del día, los 365 días del año, al tiempo que elimina el error humano y el sesgo del proceso”.

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Dos semanas después, el proveedor de ETF Horizons (ahora Global X) lanzó el Active AI Global Equity Fund (MIND), que descrito en un comunicado de prensa:

MIND cuenta con el asesoramiento de Mirae Asset Global Investments…, que utiliza una estrategia de inversión totalmente ejecutada por un sistema de inteligencia artificial patentado y adaptativo que analiza datos y extrae patrones…. El proceso de aprendizaje automático que sustenta la estrategia de inversión de MIND se conoce como aprendizaje de redes neuronales profundas, que es una construcción de redes neuronales artificiales que permiten que el sistema de IA reconozca patrones y tome sus propias decisiones, de forma muy similar a cómo funciona el cerebro humano, pero a velocidades hiperrápidas.

Steve Hawkins, entonces presidente y director ejecutivo de Horizons, agregó: “A diferencia de los gestores de cartera actuales, que pueden ser susceptibles a los sesgos de los inversores, como el exceso de confianza o la disonancia cognitiva, MIND está desprovisto de toda emoción”.

Esa es la propaganda. La realidad es que ambos fondos han seguido muy de cerca al S&P 500. Hasta el 31 de diciembre de 2023 (los datos más recientes que tenemos), AIEQ tuvo un rendimiento total acumulado del 63 por ciento, en comparación con el 108 por ciento del S&P. MIND, antes de su cierre en 2022, tuvo un rendimiento total acumulado del 63 por ciento. –12 por ciento En comparación con el 65 por ciento del S&P.

¿Quizás los fondos más recientes basados ​​en inteligencia artificial hayan tenido mejores resultados? No.

En un análisis que aún no ha sido revisado por pares, analizamos todos los ETF y fondos mutuos impulsados ​​por IA disponibles públicamente que se lanzaron desde el 18 de octubre de 2017. Encontramos 11 fondos que son totalmente de IA, como AIEQ y MIND, en el sentido de que las decisiones de inversión se toman sin intervención humana. También encontramos 43 fondos parcialmente de IA que utilizan IA pero permiten la participación humana. Por ejemplo, el Qraft AI-Enhanced US Large Cap Momentum ETF (AMOM) utiliza un sistema de IA para informar la “selección de acciones” mientras que los asesores humanos conservan “plena discreción sobre las decisiones de inversión”, según las descripciones del fondo de Qraft.

Descubrimos que sólo 10 de los 43 fondos que utilizan parcialmente IA han tenido mejores resultados que el S&P 500 durante su existencia. El rendimiento anual promedio de los 43 fondos fue alrededor de cinco puntos porcentuales por año peor que el S&P 500 (7,11 por ciento frente al 12,43 por ciento del S&P). Fue aún más calamitoso para los fondos que utilizan completamente IA. Todos y cada uno de ellos tuvieron un rendimiento peor que el S&P 500. Seis de los 11 fondos perdieron dinero. En general, los 11 fondos que utilizan completamente IA perdieron un 1,8 por ciento por año en promedio, mientras que el S&P 500 dio a los inversores un rendimiento anual promedio del 7,6 por ciento. Además, en el corto tiempo que llevan existiendo, seis de los 11 fondos que utilizan completamente IA y 25 de los 43 fondos que utilizan parcialmente IA han cerrado.

El talón de Aquiles de los sistemas de IA es que, si bien no tienen parangón en la búsqueda de patrones estadísticos, tienen No hay forma de juzgar Si los patrones que encuentran son plausibles o inútiles. Si existe una correlación durante un año entre los precios diarios de las acciones y las bajas temperaturas en Antelope, Montana.que había), estos algoritmos bien podrían usar esa correlación estadística para tomar decisiones de inversión porque no saben qué son las temperaturas ni los precios de las acciones, y mucho menos si ambos podrían estar relacionados lógicamente.

Junto con las señales en Wall Street durante el último mes de que El tren de la propaganda sobre la IA se tambalea En términos más generales, los resultados decepcionantes incluso de algoritmos “revolucionarios” apuntan a deficiencias profundas en la tecnología tan celebrada.

Hasta que los algoritmos de IA entiendan qué significan las palabras y cómo se relacionan con el mundo real, seguirán siendo poco confiables para tomar decisiones importantes, incluidas, entre otras, las inversiones.

Este es un artículo de opinión y análisis, y las opiniones expresadas por el autor o autores no son necesariamente las de Científico americano.