Un alto responsable de políticas del banco central de Singapur, la Autoridad Monetaria, ha sugerido que la tecnología de inteligencia artificial aún no es adecuada para informar su trabajo de desarrollo de políticas.
"Durante el año pasado, los bancos centrales han tenido que responder preguntas difíciles sobre nuestra incapacidad colectiva para prever la persistencia de la inflación después de la pandemia, lo que a su vez ha puesto en duda la utilidad de nuestros modelos", dijo el subdirector general de política económica y jefe El economista de la Autoridad Monetaria, Edward S Robinson, declaró el lunes habla impartido en el Taller Avanzado 2024 para Banqueros Centrales organizado por la Universidad Nacional de Singapur.
"En consecuencia, podemos preguntarnos si los economistas deberían prestar más atención a los recientes avances en análisis de datos y tecnologías de inteligencia artificial (IA) para mejorar nuestros pronósticos y modelos", añadió.
La respuesta de Edwards a esa pregunta es sí y no.
Su “sí” surgió del hecho de que la IA ya ha ayudado de manera demostrable a los formuladores de políticas.
"Se han utilizado técnicas de IA/ML para identificar transacciones financieras anómalas, ayudar a los supervisores a examinar grandes volúmenes de datos de texto enviados por instituciones financieras para identificar áreas vulnerables y generar medidas dinámicas de las expectativas de inflación utilizando publicaciones en las redes sociales", explicó.
Luego, Edwards elogió los enfoques de modelado de IA/ML por "su capacidad para permitir que los datos determinen de manera flexible la forma funcional del modelo", ya que esa capacidad "permite potencialmente que los modelos de IA/ML capturen no linealidades en la dinámica económica de una manera que imita a los expertos". juicio (humano)”.
La IA generativa va aún más lejos: “Los grandes modelos de lenguaje de última generación entrenados con grandes cantidades de datos pueden generar escenarios alternativos, especificar y simular modelos económicos básicos y vencer a los expertos en pronosticar la inflación”, afirmó entusiasmado.
Pero los LLM tienen limitaciones, por lo que Edwards también ofreció un “no”.
"La flexibilidad de esta clase de modelos también es un inconveniente: los modelos de IA/ML pueden ser 'frágiles' en el sentido de que su resultado suele ser muy sensible a la elección de los parámetros del modelo o a las indicaciones proporcionadas", observó Edwards. Combinado con la opacidad del resultado, "este defecto dificulta el análisis de los impulsores subyacentes del proceso que se está modelando".
También señaló que los LLM actuales “luchan con acertijos lógicos y operaciones matemáticas, lo que sugiere que aún no son capaces de proporcionar explicaciones creíbles para sus propias predicciones”.
Por lo tanto, Edwards sugirió que el mejor papel para los LLM actuales en los conjuntos de herramientas de modelación de los bancos centrales “es usarlos en modelos satélite que complementen los modelos estructurales centrales”.
"Más allá del uso de técnicas de IA de forma independiente para tareas de pronóstico, esto podría extenderse a enfoques 'semiestructurales' que conectan los métodos de IA con la teoría económica". También ve "aplicaciones prometedoras" para el aprendizaje profundo como herramienta para "estimar las relaciones económicas, como la Curva de Phillips, que sustentan los modelos macroeconómicos estándar”.
Edwards observó que los modelos actuales de MAS se construyeron “incorporando rigurosamente los nuevos desarrollos más relevantes, conservando al mismo tiempo sus fundamentos teóricos centrales”. A medida que el banco central desarrolla su comprensión de la IA, cree que “podríamos comenzar a incorporarla a nuestros modelos de batalla de manera similar”.
Sugirió que hacerlo podría mejorar la eficiencia de los formuladores de políticas, siempre y cuando organizaciones como MAS intervengan para garantizar que la tecnología funcione.
En general, sugirió que la IA es un avance bienvenido para MAS.
"El camino que queda por recorrer para la elaboración de modelos económicos es apasionante", concluyó. "Los cambios en curso en la economía global están planteando nuevas preguntas para nuestros modelos, y las técnicas que podemos aplicar para responderlas se vuelven cada vez más ricas". ®
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