Um decisor político sénior do banco central de Singapura, a Autoridade Monetária, sugeriu que a tecnologia de inteligência artificial ainda não é adequada para informar o seu trabalho de desenvolvimento de políticas.
“Durante o ano passado, os bancos centrais tiveram de responder a questões difíceis sobre a nossa incapacidade colectiva em prever a persistência da inflação após a pandemia, o que por sua vez pôs em causa a utilidade dos nossos modelos”, disse o vice-director-geral de política económica e chefe economista da Autoridade Monetária, Edward S Robinson, declarou em uma segunda-feira discurso entregue no Workshop Avançado para Banqueiros Centrais de 2024, organizado pela Universidade Nacional de Cingapura.
“Consequentemente, podemos perguntar se os economistas deveriam prestar mais atenção aos recentes avanços nas tecnologias de análise de dados e inteligência artificial (IA) para melhorar as nossas previsões e modelos”, acrescentou.
A resposta de Edwards a essa pergunta é sim – e não.
O seu “sim” veio do facto de a IA já ter comprovadamente ajudado os decisores políticos.
“As técnicas de IA/ML têm sido utilizadas para identificar transacções financeiras anómalas, ajudar os supervisores a analisar grandes volumes de dados de texto apresentados pelas instituições financeiras para identificar áreas vulneráveis e gerar medidas dinâmicas das expectativas de inflação através de publicações nas redes sociais”, explicou.
Edwards então elogiou as abordagens de modelagem de IA/ML por “sua capacidade de permitir que os dados determinem com flexibilidade a forma funcional do modelo”, já que essa capacidade “potencialmente permite que modelos de IA/ML capturem não-linearidades na dinâmica econômica de uma forma que imite especialistas julgamento (humano).
A IA generativa vai ainda mais longe: “Grandes modelos de linguagem de última geração treinados em grandes quantidades de dados podem gerar cenários alternativos, especificar e simular modelos económicos básicos e superar os especialistas na previsão da inflação”, entusiasmou-se.
Mas os LLMs têm limitações, então Edwards também ofereceu um “não”.
“A flexibilidade desta classe de modelos também é uma desvantagem: os modelos de IA/ML podem ser 'frágeis', pois seus resultados são frequentemente altamente sensíveis à escolha dos parâmetros do modelo ou aos prompts fornecidos”, observou Edwards. Combinada com a opacidade da saída, “essa falha dificulta a análise dos drivers subjacentes do processo que está sendo modelado”.
Ele também observou que os atuais LLMs “lutam com quebra-cabeças lógicos e operações matemáticas, sugerindo que ainda não são capazes de fornecer explicações credíveis para as suas próprias previsões”.
Edwards sugeriu, portanto, que o melhor papel para os atuais LLMs nos kits de ferramentas de modelação do banco central “é utilizá-los em modelos de satélite que complementem os modelos estruturais principais”.
“Além de utilizar técnicas de IA de forma independente para tarefas de previsão, isto poderia estender-se a abordagens ‘semiestruturais’ que ligam métodos de IA à teoria económica.” Ele também vê “aplicações promissoras” para a aprendizagem profunda como uma ferramenta para “estimar relações económicas, como o Curva de Phillips, que sustentam os modelos macroeconômicos padrão.”
Edwards observou que os modelos atuais do MAS foram construídos “incorporando rigorosamente os novos desenvolvimentos mais relevantes, mantendo ao mesmo tempo os seus fundamentos teóricos centrais”. À medida que o banco central desenvolve a sua compreensão da IA, ele sente que “poderíamos começar a incluí-la nos nossos modelos robustos de forma semelhante”.
Fazer isso, sugeriu ele, poderia melhorar a eficiência dos decisores políticos – desde que organizações como o MAS intervenham para garantir que a tecnologia seja eficaz.
No geral, ele sugeriu que a IA é um desenvolvimento bem-vindo para o MAS.
“O caminho a seguir para a modelização económica é emocionante”, concluiu. “As mudanças em curso na economia global estão a levantar novas questões para os nossos modelos, e as técnicas que podemos utilizar para respondê-las tornam-se cada vez mais ricas.” ®
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- Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/12/singapore_mas_ai_policy_prediction/
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