싱가포르 중앙은행인 통화청(Monetary Authority)의 고위 정책 입안자는 인공 지능 기술이 아직 정책 개발 작업에 알리는 데 적합하지 않다고 제안했습니다.
"지난 1년 동안 중앙은행은 팬데믹 이후 인플레이션 지속성을 예측하지 못한 우리의 집단적 실패에 대한 어려운 질문에 답해야 했고, 이는 결국 우리 모델의 유용성에 의문을 제기했습니다."라고 경제 정책 담당 부국장 겸 최고 책임자는 말했습니다. 통화청(Monetary Authority)의 경제학자 에드워드 S 로빈슨(Edward S Robinson)은 월요일에 다음과 같이 말했습니다. 연설 싱가포르 국립대학교가 주최한 2024년 중앙은행 고급 워크숍에서 발표되었습니다.
그는 “따라서 우리는 경제학자들이 예측과 모델을 개선하기 위해 데이터 분석과 인공지능(AI) 기술의 최근 발전에 더 많은 관심을 기울여야 하는지 의문을 제기할 수 있습니다”라고 덧붙였습니다.
해당 질문에 대한 Edwards의 대답은 '예'이자 '아니요'입니다.
그의 "그렇다"는 AI가 이미 정책 입안자들에게 명백히 도움이 되었다는 사실에서 나왔습니다.
“AI/ML 기술은 비정상적인 금융 거래를 식별하고, 감독자가 금융 기관이 제출한 대량의 텍스트 데이터를 조사하여 취약한 영역을 식별하고, 소셜 미디어 게시물을 사용하여 인플레이션 기대에 대한 동적 측정을 생성하는 데 사용되었습니다.”라고 그는 설명했습니다.
Edwards는 AI/ML 모델링 접근 방식이 "데이터를 통해 모델의 기능적 형태를 유연하게 결정할 수 있는 능력"을 칭찬했습니다. 이러한 기능을 통해 "AI/ML 모델은 전문가를 모방하는 방식으로 경제적 역학의 비선형성을 포착할 수 있습니다." (인간) 판단.”
Generative AI는 훨씬 더 나아갑니다. “방대한 양의 데이터에 대해 훈련된 최첨단 대규모 언어 모델은 대체 시나리오를 생성하고 기본 경제 모델을 지정 및 시뮬레이션하며 인플레이션 예측에서 전문가를 능가할 수 있습니다.”라고 그는 열광했습니다.
그러나 LLM에는 제한이 있으므로 Edwards도 "아니오"를 제안했습니다.
Edwards는 “이 모델 클래스의 유연성도 단점입니다. AI/ML 모델은 출력이 종종 모델 매개변수 또는 제공된 프롬프트의 선택에 매우 민감하다는 점에서 '취약'할 수 있습니다."라고 말했습니다. 출력의 불투명성과 결합하여 "이 결함으로 인해 모델링되는 프로세스의 기본 동인을 구문 분석하기가 어렵습니다."
그는 또한 현재 LLM이 "논리적 퍼즐과 수학적 연산으로 어려움을 겪고 있으며 이는 아직 자신의 예측에 대해 신뢰할 수 있는 설명을 제공할 능력이 없음을 시사합니다"라고 언급했습니다.
따라서 Edwards는 중앙 은행 모델링 툴킷에서 현재 LLM의 가장 좋은 역할은 "핵심 구조 모델을 보완하는 위성 모델에서 LLM을 사용하는 것"이라고 제안했습니다.
"예측 작업에 AI 기술을 독립적으로 사용하는 것 이상으로 AI 방법을 경제 이론에 연결하는 '반구조적' 접근 방식으로 확장될 수 있습니다." 그는 또한 딥 러닝의 "유망한 응용 프로그램"을 "경제적 관계를 평가하는 도구"로 봅니다. 필립스 곡선, 이는 표준 거시경제 모델을 뒷받침합니다.”
Edwards는 MAS의 현재 모델이 "핵심 이론적 기반을 유지하면서 가장 관련성이 높은 새로운 개발을 엄격하게 통합"하여 구축되었음을 관찰했습니다. 중앙은행이 AI에 대한 이해를 쌓아감에 따라 그는 “비슷한 방식으로 이를 우리의 주력 모델에 도입할 수 있을 것”이라고 생각합니다.
그는 MAS와 같은 조직이 개입하여 기술 제공을 보장하는 한 정책 입안자의 효율성을 향상시킬 수 있다고 제안했습니다.
전반적으로 그는 AI가 MAS에 환영받는 발전이라고 제안했습니다.
“경제 모델링의 앞길은 매우 흥미롭습니다.”라고 그는 결론을 내렸습니다. "세계 경제의 지속적인 변화는 우리 모델에 대한 새로운 질문을 던지고 있으며, 이에 답하기 위해 우리가 가져올 수 있는 기술은 더욱 풍부해지고 있습니다." ®
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- 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/12/singapore_mas_ai_policy_prediction/
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