Ein hochrangiger politischer Entscheidungsträger der Zentralbank Singapurs, der Monetary Authority, hat angedeutet, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz noch nicht geeignet sei, ihre Politikentwicklungsarbeit zu unterstützen.
„Im vergangenen Jahr mussten die Zentralbanken schwierige Fragen zu unserem kollektiven Versagen beantworten, das Anhalten der Inflation nach der Pandemie vorherzusehen, was wiederum die Nützlichkeit unserer Modelle in Frage gestellt hat“, sagte der stellvertretende Geschäftsführer für Wirtschaftspolitik und Chef erklärte der Ökonom der Währungsbehörde, Edward S. Robinson, am Montag Rede gehalten beim Advanced Workshop for Central Bankers 2024, organisiert von der National University of Singapore.
„Deshalb fragen wir uns vielleicht, ob Ökonomen den jüngsten Fortschritten in der Datenanalyse und den Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) mehr Aufmerksamkeit schenken sollten, um unsere Prognosen und Modelle zu verbessern“, fügte er hinzu.
Edwards‘ Antwort auf diese Frage lautet „Ja“ – und „Nein“.
Sein „Ja“ kam daher, dass KI der Politik bereits nachweislich geholfen hat.
„KI/ML-Techniken wurden eingesetzt, um anomale Finanztransaktionen zu identifizieren, Aufsichtsbehörden dabei zu helfen, große Mengen an von Finanzinstituten übermittelten Textdaten zu sichten, um Schwachstellen zu identifizieren, und mithilfe von Social-Media-Beiträgen dynamische Maße für Inflationserwartungen zu generieren“, erklärte er.
Edwards lobte dann KI/ML-Modellierungsansätze für „ihre Fähigkeit, die Daten flexibel die funktionale Form des Modells bestimmen zu lassen“, da diese Fähigkeit „KI/ML-Modellen möglicherweise ermöglicht, Nichtlinearitäten in der Wirtschaftsdynamik auf eine Weise zu erfassen, die Experten nachahmt.“ (menschliches) Urteil.“
Generative KI geht sogar noch weiter: „Hochmoderne große Sprachmodelle, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden, können alternative Szenarien generieren, grundlegende Wirtschaftsmodelle spezifizieren und simulieren und Experten bei der Prognose von Inflation übertreffen“, schwärmte er.
Aber LLMs haben ihre Grenzen, daher hat Edwards auch ein „Nein“ ausgesprochen.
„Die Flexibilität dieser Modellklasse ist auch ein Nachteil: KI/ML-Modelle können insofern ‚fragil‘ sein, als ihre Ausgabe oft sehr empfindlich auf die Wahl der Modellparameter oder bereitgestellten Eingabeaufforderungen reagiert“, bemerkte Edwards. In Kombination mit der Undurchsichtigkeit der Ausgabe „erschwert dieser Fehler die Analyse der zugrunde liegenden Treiber des modellierten Prozesses.“
Er wies auch darauf hin, dass aktuelle LLMs „mit logischen Rätseln und mathematischen Operationen zu kämpfen haben, was darauf hindeutet, dass sie noch nicht in der Lage sind, glaubwürdige Erklärungen für ihre eigenen Vorhersagen zu liefern.“
Edwards schlug daher vor, dass die beste Rolle für aktuelle LLMs in den Modellierungs-Toolkits der Zentralbanken darin besteht, „sie in Satellitenmodellen zu verwenden, die die Kernstrukturmodelle ergänzen“.
„Über den eigenständigen Einsatz von KI-Techniken für Prognoseaufgaben hinaus könnte sich dies auf ‚semistrukturelle‘ Ansätze erstrecken, die KI-Methoden mit der Wirtschaftstheorie verbinden.“ Er sieht auch „vielversprechende Anwendungen“ für Deep Learning als Werkzeug zur „Abschätzung wirtschaftlicher Zusammenhänge, wie z Phillips-Kurve, die standardmäßigen makroökonomischen Modellen zugrunde liegen.“
Edwards stellte fest, dass die aktuellen Modelle von MAS durch „konsequente Einbeziehung der relevantesten neuen Entwicklungen unter Beibehaltung ihrer zentralen theoretischen Grundlagen“ erstellt wurden. Während die Zentralbank ihr Verständnis von KI aufbaut, ist er der Meinung, dass „wir damit beginnen könnten, sie auf ähnliche Weise in unsere Arbeitsmodelle zu integrieren.“
Er schlug vor, dass dies die Effizienz der politischen Entscheidungsträger verbessern könnte – sofern Organisationen wie MAS eingreifen, um sicherzustellen, dass die Technologie funktioniert.
Insgesamt schlug er vor, dass KI eine willkommene Entwicklung für MAS sei.
„Der vor uns liegende Weg zur Wirtschaftsmodellierung ist spannend“, schloss er. „Die anhaltenden Veränderungen in der Weltwirtschaft werfen neue Fragen für unsere Modelle auf, und die Techniken, die wir zur Beantwortung dieser Fragen einsetzen können, werden immer umfangreicher.“ ®
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