Старший политик центрального банка Сингапура, Валютного управления, предположил, что технология искусственного интеллекта пока не подходит для информирования его работы по разработке политики.
«За последний год центральным банкам пришлось ответить на трудные вопросы о нашей коллективной неспособности предвидеть сохранение инфляции после пандемии, что, в свою очередь, поставило под сомнение полезность наших моделей», — заявил заместитель управляющего директора по экономической политике и главный управляющий директор банка. Экономист Валютного управления Эдвард С. Робинсон заявил в понедельник речь выступил на продвинутом семинаре для руководителей центральных банков 2024 года, организованном Национальным университетом Сингапура.
«Следовательно, мы можем задаться вопросом, должны ли экономисты уделять больше внимания недавним достижениям в области анализа данных и технологий искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения наших прогнозов и моделей», — добавил он.
Ответ Эдвардса на этот вопрос – и да, и нет.
Его «да» исходило из того факта, что ИИ уже явно помог политикам.
«Методы искусственного интеллекта и машинного обучения используются для выявления аномальных финансовых транзакций, помогают надзорным органам анализировать большие объемы текстовых данных, представленных финансовыми учреждениями, для выявления уязвимых областей, а также генерировать динамические показатели инфляционных ожиданий с помощью сообщений в социальных сетях», — пояснил он.
Затем Эдвардс похвалил подходы к моделированию AI/ML за «их способность позволять данным гибко определять функциональную форму модели», поскольку эта возможность «потенциально позволяет моделям AI/ML улавливать нелинейности в экономической динамике таким образом, чтобы имитировать экспертные модели». (человеческое) суждение».
Генеративный ИИ идет еще дальше: «Современные большие языковые модели, обученные на огромных объемах данных, могут генерировать альтернативные сценарии, определять и моделировать базовые экономические модели и превосходить экспертов в прогнозировании инфляции», — с энтузиазмом заявил он.
Но у программ LLM есть ограничения, поэтому Эдвардс также ответил «нет».
«Гибкость этого класса моделей также является недостатком: модели AI/ML могут быть «хрупкими», поскольку их выходные данные часто очень чувствительны к выбору параметров модели или предоставляемым подсказкам», — заметил Эдвардс. В сочетании с непрозрачностью результатов «этот недостаток затрудняет анализ основных движущих сил моделируемого процесса».
Он также отметил, что нынешние программы LLM «борются с логическими головоломками и математическими операциями, что позволяет предположить, что они пока не способны предоставить достоверные объяснения своим собственным предсказаниям».
Поэтому Эдвардс предположил, что лучшая роль нынешних LLM в инструментах моделирования центральных банков «заключается в их использовании в сателлитных моделях, которые дополняют основные структурные модели».
«Помимо независимого использования методов ИИ для задач прогнозирования, это может распространяться на «полуструктурные» подходы, связывающие методы ИИ с экономической теорией». Он также рассматривает «многообещающие приложения» глубокого обучения как инструмент для «оценки экономических отношений, таких как Кривая Филлипса, которые лежат в основе стандартных макроэкономических моделей».
Эдвардс заметил, что нынешние модели MAS были построены путем «тщательного включения наиболее актуальных новых разработок, сохраняя при этом их основные теоретические основы». По мере того, как центральный банк формирует свое понимание ИИ, он считает, что «мы могли бы начать использовать их в наших моделях рабочей лошадки аналогичным образом».
По его мнению, это могло бы повысить эффективность работы политиков – при условии, что такие организации, как MAS, будут вмешиваться, чтобы гарантировать эффективность технологии.
В целом он предположил, что ИИ является долгожданным развитием для MAS.
«Перспектива экономического моделирования является захватывающей», — заключил он. «Продолжающиеся изменения в мировой экономике ставят перед нашими моделями новые вопросы, и методы, которые мы можем использовать, чтобы ответить на них, становятся все богаче». ®
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/12/singapore_mas_ai_policy_prediction/
- :имеет
- :является
- :нет
- $UP
- 2024
- 7
- a
- способность
- О нас
- добавленный
- продвинутый
- авансы
- После
- впереди
- AI
- AI / ML
- позволяет
- уже
- причислены
- суммы
- an
- аналитика
- и
- ответ
- Приложения
- подходы
- МЫ
- области
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект (AI)
- AS
- спросить
- At
- внимание
- власть
- Банка
- банкиры
- Банки
- основной
- BE
- медведь
- бить
- было
- начинать
- не являетесь
- ЛУЧШЕЕ
- Beyond
- приносить
- строит
- построенный
- by
- под названием
- пришел
- CAN
- возможности
- способный
- захватить
- центральный
- Центральный банк
- центральные банкиры
- Центральные банки
- главный
- Главный экономист
- выбор
- класс
- CO
- собирательный
- сочетании
- комплемент
- в заключении исследования, финансируемого Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и написанного бывшим начальником полиции Вермонта
- Соединительный
- вследствие этого
- Основные
- может
- заслуживающий доверия
- Текущий
- данным
- Анализ данных
- объявленный
- глубоко
- глубокое обучение
- поставляется
- обеспечивает
- заместитель
- Определять
- Развитие
- события
- трудный
- директор
- драйверы
- динамический
- динамика
- Экономические
- Экономическая политика
- Экономист
- экономисты
- экономику
- Эдвард
- Эдвардс
- затрат
- обеспечивать
- оценка
- Даже
- НИКОГДА
- захватывающий
- ожидания
- эксперту
- эксперты
- объяснены
- объяснениями
- продлить
- факт
- Ошибка
- для многих туристов
- финансовый
- Финансовые институты
- недостаток
- Трансформируемость
- гибко
- Что касается
- Прогнозы
- предвидеть
- форма
- Устои
- от
- функциональная
- далее
- порождать
- Глобальный
- Глобальная экономика
- идет
- Расти
- было
- Есть
- he
- помощь
- помог
- очень
- HTTPS
- человек
- определения
- if
- улучшать
- in
- включения
- самостоятельно
- инфляция
- Инфляционные ожидания
- наделяют информацией
- учреждения
- Интеллекта
- вмешиваться
- в
- мобильной
- IT
- ЕГО
- JPG
- язык
- большой
- изучение
- позволять
- такое как
- недостатки
- логика
- Длинное
- макроэкономический
- ДЕЛАЕТ
- управления
- Управляющий директор
- МАС
- математический
- Май..
- меры
- Медиа
- методы
- модель
- моделирование
- Модели
- понедельник
- монетарный
- денежный орган
- БОЛЕЕ
- самых
- национальный
- Новые
- нет
- отметил,
- of
- предложенный
- .
- on
- ONE
- постоянный
- Операционный отдел
- or
- организации
- наши
- выходной
- за
- собственный
- пандемия
- параметры
- мимо
- путь
- платить
- настойчивость
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- политика
- политики
- Блог
- потенциально
- Благословен
- Predictions
- процесс
- многообещающий
- наводящие
- при условии
- обеспечение
- Пазлы
- вопрос
- Вопросы
- готовый
- последний
- Отношения
- соответствующие
- удерживающий
- богаче
- Роли
- s
- спутник
- говорит
- Сценарии
- видит
- старший
- чувствительный
- Смены
- должен
- Просеять
- аналогичный
- имитировать
- Сингапур
- Сингапура
- So
- Соцсети
- социальные сети
- Сообщения в социальных сетях
- стандарт
- современное состояние
- структурный
- Бороться
- представленный
- такие
- подходящее
- задачи
- снижения вреда
- технологии
- Технологии
- текст
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- тогда
- теоретический
- теория
- следовательно
- они
- этой
- Через
- Бросание
- в
- инструментом
- специалистов
- Сделки
- ОЧЕРЕДЬ
- лежащий в основе
- подкреплять
- понимание
- Университет
- использование
- используемый
- через
- Огромная
- тома
- Уязвимый
- Путь..
- we
- добро пожаловать
- были
- , которые
- в то время как
- Википедия.
- Работа
- семинар
- год
- Да
- еще
- зефирнет