Một nhà hoạch định chính sách cấp cao tại ngân hàng trung ương Singapore, Cơ quan tiền tệ, đã gợi ý rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo vẫn chưa phù hợp để cung cấp thông tin cho công việc phát triển chính sách của nước này.
“Trong năm qua, các ngân hàng trung ương đã phải trả lời những câu hỏi khó về thất bại chung của chúng ta trong việc thấy trước sự tồn tại của lạm phát sau đại dịch, điều này đã đặt ra câu hỏi về tính hữu ích của các mô hình của chúng ta,” phó giám đốc điều hành chính sách kinh tế kiêm giám đốc nhà kinh tế học tại Cơ quan tiền tệ, Edward S Robinson, đã tuyên bố vào thứ Hai phát biểu được trình bày tại Hội thảo nâng cao năm 2024 dành cho Thống đốc Ngân hàng Trung ương do Đại học Quốc gia Singapore tổ chức.
“Do đó, chúng tôi có thể hỏi liệu các nhà kinh tế có nên chú ý hơn đến những tiến bộ gần đây trong công nghệ phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện các dự báo và mô hình của chúng tôi hay không,” ông nói thêm.
Câu trả lời của Edwards cho câu hỏi đó là có – và không.
Câu trả lời “có” của anh ấy xuất phát từ thực tế là AI đã giúp ích rất nhiều cho các nhà hoạch định chính sách.
Ông giải thích: “Các kỹ thuật AI/ML đã được sử dụng để xác định các giao dịch tài chính bất thường, giúp người giám sát sàng lọc khối lượng lớn dữ liệu văn bản do các tổ chức tài chính gửi để xác định các khu vực dễ bị tổn thương và tạo ra các biện pháp linh hoạt về kỳ vọng lạm phát bằng cách sử dụng các bài đăng trên mạng xã hội”.
Edwards sau đó ca ngợi các phương pháp lập mô hình AI/ML vì “khả năng cho phép dữ liệu xác định một cách linh hoạt dạng chức năng của mô hình”, vì khả năng đó “có khả năng cho phép các mô hình AI/ML nắm bắt được các đặc điểm phi tuyến tính trong động lực kinh tế theo cách bắt chước chuyên gia. sự phán xét (con người).”
Ông hào hứng cho rằng AI sáng tạo còn tiến xa hơn nữa: “Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ có thể tạo ra các kịch bản thay thế, chỉ định và mô phỏng các mô hình kinh tế cơ bản và đánh bại các chuyên gia trong việc dự báo lạm phát”.
Nhưng LLM có những hạn chế, vì vậy Edwards cũng đưa ra câu trả lời “không”.
Edwards nhận xét: “Tính linh hoạt của loại mô hình này cũng là một nhược điểm: các mô hình AI/ML có thể 'mong manh' ở chỗ đầu ra của chúng thường rất nhạy cảm với việc lựa chọn các tham số mô hình hoặc lời nhắc được cung cấp”. Kết hợp với độ mờ của đầu ra, “lỗ hổng này gây khó khăn cho việc phân tích các trình điều khiển cơ bản của quy trình được mô hình hóa”.
Ông cũng lưu ý rằng các LLM hiện tại “đang phải vật lộn với các câu đố logic và các phép toán, cho thấy rằng họ chưa có khả năng đưa ra những lời giải thích đáng tin cậy cho những dự đoán của chính mình”.
Do đó, Edwards đề xuất vai trò tốt nhất của LLM hiện tại trong bộ công cụ mô hình hóa ngân hàng trung ương “là sử dụng chúng trong các mô hình vệ tinh bổ sung cho các mô hình cấu trúc cốt lõi”.
“Ngoài việc sử dụng các kỹ thuật AI một cách độc lập cho các nhiệm vụ dự báo, điều này có thể mở rộng sang các phương pháp tiếp cận 'bán cấu trúc' kết nối các phương pháp AI với lý thuyết kinh tế.” Ông cũng coi “những ứng dụng đầy hứa hẹn” cho học sâu là một công cụ để “ước tính các mối quan hệ kinh tế, chẳng hạn như Đường cong Phillips, điều đó củng cố các mô hình kinh tế vĩ mô tiêu chuẩn.”
Edwards nhận thấy rằng các mô hình hiện tại của MAS được xây dựng bằng cách “kết hợp chặt chẽ những phát triển mới phù hợp nhất, trong khi vẫn giữ được nền tảng lý thuyết cốt lõi của chúng”. Khi ngân hàng trung ương xây dựng sự hiểu biết về AI, anh ấy cảm thấy “chúng tôi có thể bắt đầu đưa chúng vào các mô hình đặc trưng của mình theo cách tương tự”.
Ông đề xuất, làm như vậy có thể cải thiện hiệu quả của các nhà hoạch định chính sách – miễn là các tổ chức như MAS can thiệp để đảm bảo công nghệ mang lại hiệu quả.
Nhìn chung, ông cho rằng AI là một bước phát triển đáng hoan nghênh đối với MAS.
Ông kết luận: “Con đường phía trước cho mô hình kinh tế là một con đường thú vị”. “Những thay đổi đang diễn ra trong nền kinh tế toàn cầu đang đặt ra những câu hỏi mới cho các mô hình của chúng tôi và những kỹ thuật mà chúng tôi có thể áp dụng để trả lời chúng ngày càng phong phú hơn.” ®
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/12/singapore_mas_ai_policy_prediction/
- : có
- :là
- :không phải
- $ LÊN
- 2024
- 7
- a
- có khả năng
- Giới thiệu
- thêm
- tiên tiến
- tiến bộ
- Sau
- trước
- AI
- AI / ML
- cho phép
- Đã
- Ngoài ra
- số lượng
- an
- phân tích
- và
- trả lời
- các ứng dụng
- cách tiếp cận
- LÀ
- khu vực
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- xin
- At
- sự chú ý
- ủy quyền
- Ngân hàng
- ngân hàng
- Ngân hàng
- cơ bản
- BE
- Ghi
- đánh bại
- được
- bắt đầu
- được
- BEST
- Ngoài
- mang lại
- xây dựng
- xây dựng
- by
- gọi là
- đến
- CAN
- khả năng
- có khả năng
- nắm bắt
- trung tâm
- Ngân hàng Trung ương
- ngân hàng trung ương
- Ngân hàng trung ương
- chánh
- Nhà kinh tế trưởng
- sự lựa chọn
- tốt nghiệp lớp XNUMX
- CO
- Tập thể
- kết hợp
- Bổ sung
- kết luận
- Kết nối
- hậu quả là
- Trung tâm
- có thể
- đáng tin
- Current
- dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- tuyên bố
- sâu
- học kĩ càng
- giao
- cung cấp
- Phó
- Xác định
- Phát triển
- phát triển
- khó khăn
- Giám đốc
- trình điều khiển
- năng động
- động lực
- Kinh tế
- Chính sách kinh tế
- Chuyên gia kinh tế
- nhà kinh tế học
- nền kinh tế
- Edward
- hướng về phía trước
- hiệu quả
- đảm bảo
- ước tính
- Ngay cả
- BAO GIỜ
- thú vị
- mong đợi
- chuyên gia
- các chuyên gia
- Giải thích
- giải thích
- thêm
- thực tế
- Không
- cảm thấy
- tài chính
- Học viện Tài chính
- lỗ hổng
- Linh hoạt
- linh hoạt
- Trong
- dự báo
- thấy trước
- hình thức
- Foundations
- từ
- chức năng
- xa hơn
- tạo ra
- Toàn cầu
- Kinh tế toàn cầu
- Đi
- Phát triển
- có
- Có
- he
- giúp đỡ
- đã giúp
- cao
- HTTPS
- Nhân loại
- xác định
- if
- nâng cao
- in
- kết hợp
- độc lập
- lạm phát
- Kỳ vọng lạm phát
- báo
- tổ chức
- Sự thông minh
- can thiệp
- trong
- isn
- IT
- ITS
- jpg
- Ngôn ngữ
- lớn
- học tập
- cho phép
- Lượt thích
- hạn chế
- logic
- dài
- Kinh tế vĩ mô
- LÀM CHO
- quản lý
- Giám đốc điều hành
- HƠN
- toán học
- Có thể..
- các biện pháp
- Phương tiện truyền thông
- phương pháp
- kiểu mẫu
- mô hình hóa
- mô hình
- Thứ Hai
- Tiền tệ
- cơ quan tiền tệ
- chi tiết
- hầu hết
- quốc dân
- Mới
- Không
- lưu ý
- of
- cung cấp
- thường
- on
- ONE
- đang diễn ra
- Hoạt động
- or
- tổ chức
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- đầu ra
- kết thúc
- riêng
- đại dịch
- thông số
- qua
- con đường
- trả tiền
- kiên trì
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- điều luật
- các nhà hoạch định chính sách
- bài viết
- có khả năng
- Khen ngợi
- Dự đoán
- quá trình
- hứa hẹn
- nhắc nhở
- cung cấp
- cung cấp
- Câu đố
- câu hỏi
- Câu hỏi
- sẵn sàng
- gần đây
- Mối quan hệ
- có liên quan
- giữ lại
- giàu hơn
- Vai trò
- s
- vệ tinh
- nói
- kịch bản
- nhìn
- cao cấp
- nhạy cảm
- Thay đổi
- nên
- Sàng lọc
- tương tự
- mô phỏng
- Singapore
- Singapore
- So
- Mạng xã hội
- truyền thông xã hội
- Bài đăng trên mạng xã hội
- Tiêu chuẩn
- nhà nước-of-the-art
- cấu trúc
- Đấu tranh
- trình
- như vậy
- phù hợp
- nhiệm vụ
- kỹ thuật
- Công nghệ
- Công nghệ
- văn bản
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- lý thuyết
- lý thuyết
- vì thế
- họ
- điều này
- Thông qua
- Ném
- đến
- công cụ
- đào tạo
- Giao dịch
- XOAY
- cơ bản
- nền tảng
- sự hiểu biết
- trường đại học
- sử dụng
- đã sử dụng
- sử dụng
- Lớn
- khối lượng
- Dễ bị tổn thương
- Đường..
- we
- chào mừng
- là
- cái nào
- trong khi
- Wikipedia
- với
- Công việc
- hội thảo
- năm
- Vâng
- nhưng
- zephyrnet