Un haut responsable politique de la banque centrale de Singapour, l'Autorité monétaire, a suggéré que la technologie de l'intelligence artificielle n'est pas encore adaptée pour éclairer son travail d'élaboration de politiques.
"Au cours de l'année écoulée, les banques centrales ont dû répondre à des questions difficiles sur notre incapacité collective à prévoir la persistance de l'inflation après la pandémie, ce qui a à son tour remis en question l'utilité de nos modèles", a déclaré le directeur général adjoint pour la politique économique et chef du gouvernement. l'économiste de l'Autorité monétaire, Edward S Robinson, a déclaré lundi discours prononcé lors de l'atelier avancé 2024 pour les banquiers centraux organisé par l'Université nationale de Singapour.
« Par conséquent, nous pouvons nous demander si les économistes devraient accorder plus d’attention aux progrès récents dans les technologies d’analyse des données et d’intelligence artificielle (IA) pour améliorer nos prévisions et nos modèles », a-t-il ajouté.
La réponse d'Edwards à cette question est oui – et non.
Son « oui » vient du fait que l’IA a déjà manifestement aidé les décideurs politiques.
"Les techniques d'IA/ML ont été utilisées pour identifier les transactions financières anormales, aider les superviseurs à passer au crible de grands volumes de données textuelles soumises par les institutions financières pour identifier les zones vulnérables et générer des mesures dynamiques des attentes d'inflation à l'aide de publications sur les réseaux sociaux", a-t-il expliqué.
Edwards a ensuite salué les approches de modélisation IA/ML pour « leur capacité à laisser les données déterminer de manière flexible la forme fonctionnelle du modèle », car cette capacité « permet potentiellement aux modèles IA/ML de capturer les non-linéarités de la dynamique économique d'une manière qui imite les modèles experts ». jugement (humain).
L’IA générative va encore plus loin : « Les grands modèles linguistiques de pointe formés sur de grandes quantités de données peuvent générer des scénarios alternatifs, spécifier et simuler des modèles économiques de base et battre les experts en matière de prévision de l’inflation », s’est-il enthousiasmé.
Mais les LLM ont des limites, donc Edwards a également proposé un « non ».
« La flexibilité de cette classe de modèles est également un inconvénient : les modèles d'IA/ML peuvent être « fragiles » dans la mesure où leur sortie est souvent très sensible au choix des paramètres du modèle ou aux invites fournies », a observé Edwards. Combiné à l’opacité du résultat, « ce défaut rend difficile l’analyse des moteurs sous-jacents du processus modélisé ».
Il a également noté que les LLM actuels « ont du mal à résoudre des énigmes logiques et des opérations mathématiques, ce qui suggère qu’ils ne sont pas encore capables de fournir des explications crédibles à leurs propres prédictions ».
Edwards a donc suggéré que le meilleur rôle des LLM actuels dans les boîtes à outils de modélisation des banques centrales « est de les utiliser dans des modèles satellites qui complètent les modèles structurels de base ».
"Au-delà de l'utilisation indépendante des techniques d'IA pour les tâches de prévision, cela pourrait s'étendre à des approches "semi-structurelles" reliant les méthodes d'IA à la théorie économique." Il voit également des « applications prometteuses » pour l’apprentissage profond comme outil pour « estimer les relations économiques, telles que le Courbe de Phillips, qui sous-tendent les modèles macroéconomiques standards.
Edwards a observé que les modèles actuels de MAS ont été construits en « incorporant rigoureusement les nouveaux développements les plus pertinents, tout en conservant leurs fondements théoriques fondamentaux ». À mesure que la banque centrale développe sa compréhension de l’IA, il estime que « nous pourrions commencer à les intégrer dans nos modèles de travail de la même manière ».
Cela, a-t-il suggéré, pourrait améliorer l'efficacité des décideurs politiques – à condition que des organisations comme le MAS interviennent pour garantir que la technologie fonctionne.
Dans l’ensemble, il a suggéré que l’IA est un développement bienvenu pour MAS.
« Le chemin à parcourir en matière de modélisation économique est passionnant », a-t-il conclu. « Les changements en cours dans l’économie mondiale soulèvent de nouvelles questions pour nos modèles, et les techniques que nous pouvons mettre en œuvre pour y répondre s’enrichissent de plus en plus. » ®
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- La source: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/12/singapore_mas_ai_policy_prediction/
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