シンガポール中央銀行金融庁の上級政策担当者は、人工知能技術は政策策定業務に情報を提供するのにはまだ適していないと示唆した。
「過去1年間、中央銀行はパンデミック後のインフレ持続を予見できなかったことについて、難しい質問に答えなければならなかった。そのため、我々のモデルの有用性が疑問視されている」と経済政策担当副マネージングディレクター兼首席補佐官は述べた。金融庁のエコノミスト、エドワード・S・ロビンソン氏は月曜日の発表でこう宣言した。 スピーチ シンガポール国立大学が主催する2024年中央銀行家向け上級ワークショップで発表された。
「したがって、経済学者は予測やモデルを改善するために、データ分析や人工知能(AI)技術の最近の進歩にもっと注意を払う必要があるのではないかと問われるかもしれない」と同氏は付け加えた。
その質問に対するエドワーズの答えは「はい」でもあり、「いいえ」でもあります。
彼の「イエス」の答えは、AI がすでに明らかに政策立案者を助けているという事実から来ました。
同氏は、「AI/ML技術は、異常な金融取引を特定し、監督当局が金融機関から提出された大量のテキストデータを精査して脆弱な領域を特定し、ソーシャルメディアの投稿を使用してインフレ期待の動的な測定値を生成するのに役立っている」と説明した。
次にエドワーズ氏は、AI/ML モデリングのアプローチを「データにモデルの関数形式を柔軟に決定させる能力」を賞賛し、その能力により「AI/ML モデルが専門家を模倣した方法で経済力学の非線形性を捉えることが可能になる可能性がある」と述べた。 (人間の)判断です。」
生成 AI はさらに進化しており、「膨大な量のデータに基づいてトレーニングされた最先端の大規模言語モデルは、代替シナリオを生成し、基本的な経済モデルを指定およびシミュレートし、インフレ予測において専門家を上回ることができます」と同氏は熱っぽく述べました。
しかし、LLM には限界があるため、エドワーズ氏も「ノー」と答えました。
「このクラスのモデルの柔軟性は欠点でもあります。AI/ML モデルは、その出力がモデル パラメーターの選択や提供されるプロンプトに非常に敏感であることが多いため、『脆弱』になる可能性があります」とエドワーズ氏は述べています。出力の不透明さと組み合わせると、「この欠陥により、モデル化されているプロセスの基礎となるドライバーを解析することが困難になります。」
同氏はまた、現在のLLMは「論理パズルと数学的演算に苦戦しており、彼ら自身の予測に対して信頼できる説明を提供する能力がまだないことを示唆している」とも指摘した。
したがって、エドワーズ氏は、中央銀行モデリングツールキットにおける現在のLLMの最適な役割は、「中核となる構造モデルを補完するサテライトモデルで使用することである」と示唆した。
「これは、タスクの予測に AI 技術を単独で使用するだけでなく、AI 手法を経済理論に結び付ける『半構造的』アプローチにまで拡張される可能性があります。」同氏はまた、ディープラーニングの「有望な応用」を「経済関係を推定するためのツール」として見ている。 フィリップス曲線、標準的なマクロ経済モデルを支えています。」
エドワーズ氏は、MAS の現在のモデルは「中核となる理論的基礎を維持しながら、最も関連性の高い新しい開発を厳密に組み込む」ことによって構築されていると述べました。中央銀行が AI について理解を深めていく中で、同氏は「同様の方法で AI を主力モデルに導入できる可能性がある」と感じています。
そうすることで、MAS のような組織が技術の提供を確実にするために介入する限り、政策立案者の効率が向上する可能性があると同氏は示唆した。
全体として、AI は MAS にとって歓迎すべき発展であると彼は示唆しました。
「経済モデリングが今後進む道は刺激的なものです」と彼は結論づけた。 「世界経済の進行中の変化により、私たちのモデルに新たな疑問が投げかけられており、それに答えるために私たちが実現できる技術はますます充実しています。」 ®
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