Нещодавно в моїй голові постійно виникало одне важливе питання: у майбутньому, коли ШІ глибоко братиме участь у торгових рішеннях, ціноутворенні активів і навіть моделюванні політики, як ми будемо визначати та забезпечувати "надійний вхід"?

Світ моделей штучного інтелекту сповнений невизначеності та потенційного введення в оману. Вони не лише можуть генерувати контент, а й створювати фальшиву реальність. Оскільки учасники ринку все більше покладаються на алгоритми, навіть між алгоритмами починається взаємна гра, дані самі по собі — особливо ціна, обсяги торгів, очікувані показники тощо — вже стали життєво важливими для всієї системи. Якщо ці ключові дані будуть забруднені або маніпульовані, вся модельна система може потрапити в ілюзорний стан роботи. Саме на основі цього занепокоєння я почав знову звертати увагу на розвиток проєкту Pyth.

У світі фінансів, що керується штучним інтелектом, дані більше не є просто інструментом, а є основним активом. Кожна модель штучного інтелекту потребує великої кількості навчальних даних, валідаційних даних та даних у реальному часі. Будь-яка затримка або помилка в даних може призвести до того, що алгоритм прийме неправильне рішення.

Логіка прийняття рішень AI-моделей має суттєві відмінності від людської — вона не розмірковує про причинно-наслідкові зв'язки, а лише звертає увагу на кореляцію. Якщо ринкові дані, що вводяться, були спотворені, вона безсумнівно їх прийме; якщо в макроекономічних показниках є затримка, вона також буде прогнозувати, як зазвичай. AI не ставить під сумнів достовірність даних, а навпаки, може посилювати помилки в даних.

Ця особливість означає, що в AI фінансовій системі найбільший ризик не в самому алгоритмі, а в якості вхідних даних. Тому створення перевіряємого, відстежуваного та аудиторського базового рівня даних стало ключовим для забезпечення безпеки всієї системи.

Проект Pyth працює над створенням надійної інфраструктури даних. У епоху фінансового AI роль Pyth може змінитися з простого постачальника даних на важливий міст між системами AI та реальним світом. Він має потенціал стати ключовою опорою для забезпечення точності та надійності фінансових моделей AI.

З розвитком застосування ШІ у фінансовій сфері проекти на кшталт Pyth відіграватимуть дедалі важливішу роль у підтримці стабільності ринку та запобіганні системним ризикам. Вони не лише надають надійні дані для моделей ШІ, але й забезпечують необхідну підтримку для здорового розвитку всієї фінансової екосистеми.