Pomona Instituteによる最近の研究は、株式市場投資における人工知能のパフォーマンスに疑問を呈しています。研究者は、投資決定のためにAIに依存している取引所取引ファンド（ETF）を分析し、全体的なパフォーマンスは理想的ではなく、S＆P 500のパフォーマンスよりもさらに悪いことを発見しました。この研究は、金融分野でのAIの適用に対する人々の再考を引き起こし、実際のアプリケーションにおけるAI技術の限界も明らかにしています。この記事では、調査結果を詳細に分析し、投資の意思決定においてAIが直面する課題を調査します。
最近、ポモナカレッジの経済学教授ゲイリー・N・スミスと学生のサム・ワイアットが実施した研究は、株式市場における人工知能のパフォーマンスについて深い考えを引き起こしました。 AIの誇大広告は株式市場を拡大していますが、AIの株式選択に依存する多くの交換貿易資金（ETF）は理想的な結果を達成していないということです。
スミスとワイアットは、科学系アメリカ人の記事で、2017年10月以降、投資決定を下すためにAIシステムに公に依存していると彼らが分析したと述べました。結果は、これらのファンドのほとんどが、米国の株式市場で500の最大企業を代表するS＆P 500インデックスよりもパフォーマンスが悪かったことを示しています。調査によると、AIに依存している43のファンドのうち、S＆P 500よりも優れたパフォーマンスがあるのは、AIが在庫選択に深刻な問題を抱えていることを意味します。
これらの資金のパフォーマンスを誰もがよりよく理解するために、スミスとワイアットはそれを要約しました。 AIに依存しているファンドは、S＆P 500の12.4％よりも5％低い年間収益率を持っています。 AIに完全に依存しており、人間の介入がない資金はさらに惨めに機能し、S＆P 500の後ろに11の資金が遅れ、そのうち6つは市場が一般的に改善されたときにお金を失いました。全体として、これら11の完全なAI駆動型ファンドの平均年間損失は1.8％に達しました。
研究者は、AIはデータの関連性の点で比類のないことを指摘していますが、このデータの背後にある意味を理解していません。彼らは言った：「AIシステムの致命的な弱さは、統計的パターンを見つけることができますが、これらのパターンが合理的であるか意味がないかを知ることはできないということです。AIアルゴリズムが単語の意味と現実世界との関係を理解できる場合にのみ」彼らは投資を含む重要な決定において信頼できると言いました。
キーポイント：
AIに依存するほとんどの交換販売資金は、S＆P 500のパフォーマンスを低下させています。
AIに完全に依存している資金は、平均年間損失が1.8％であり、株式市場が一般的に改善されている場合、利益を上げることができません。
AIはデータパターンを見つけることができますが、データの背後にある実際の意味をまだ理解していません。
要するに、この研究結果は、AIテクノロジーにはデータ分析には利点があるが、複雑な金融市場で投資決定を下すためにAIだけに依存することには依然として大きなリスクがあることを示しています。将来の研究では、投資分野でより良い結果を達成するために、AIテクノロジーと人間の経験と判断をより良く組み合わせる方法を探る必要があります。