ШИ-модели учатся предвидеть будущее: заменят ли они экспертов-аналитиков

Каждые три месяца участники конкурса прогнозирования Metaculus соревнуются за призовой фонд в размере около 5000 долларов в попытке предсказать будущее. Недавно в конкурсе принимают участие и модели искусственного интеллекта , а их успехи в анализе и предвидении событий поражают все больше.

Об этом пишет Time.

Платформа Metaculus задает вопросы геополитического значения, такие как: «Состанется ли военный переворот в Таиланде к сентябрю 2025 года?» или «Нанесет ли Израиль очередной удар по иранским военным объектам до сентября 2025 года?». Участники оценивают вероятность событий за несколько недель или месяцев до их наступления, часто с удивительной точностью.

ИИ демонстрирует впечатляющие результаты

Одним из лидеров соревнования, победителей которого объявили недавно, стал искусственный интеллект. По словам Тоби Шивейна, генерального директора Mantic, разработавшего этот ИИ британского стартапа, его результаты «просто невероятны». Когда конкурс начался в июне, участники прогнозировали, что лучший бот наберет всего 40% от среднего балла лучших прогнозистов. В то же время ИИ от Mantic достиг более 80%. Это первый случай, когда бот вошел в десятку лучших в этом соревновании, заняв восьмое место среди 549 участников.

Прогнозирование помогает учреждениям и правительственным агентствам предвидеть будущее и влиять на него.

«Благодаря прогнозам можно предотвратить неожиданности и помочь уполномоченным лицам принимать взвешенные решения», — объяснил Энтони Вассало, содиректор Инициативы прогнозирования в правительственном аналитическом центре США RAND.

«Прогнозирование – оно повсюду. Выберите любое правительственное агентство, и у них точно есть какая-то форма прогнозирования», — отметил Нейтан Манцотти, работавший над ИИ и аналитикой данных для Министерства обороны США.

Достоинства и недостатки

Хотя прогнозирование широких геополитических вопросов чрезвычайно сложно, а прогнозы от топспециалистов могут занимать дни и стоить десятки тысяч долларов, искусственный интеллект может решить эту проблему. Большие языковые модели работают с тем же типом информации, что и люди, и могут имитировать человеческие суждения. Они также совершенствуются, когда делают множество прогнозов, а затем отслеживают их результаты и обновляют свои методы гораздо быстрее людей. К примеру, компания LightningRod научила свою модель на 100 000 вопросов для прогнозирования.

Однако результаты следует воспринимать с осторожностью. Конкурс содержал всего 60 вопросов, а большинство из 600 участников были любителями, которые к конкурсу сделали всего несколько прогнозов. Кроме того, ИИ имеет преимущество: он может постоянно обновлять свои прогнозы в ответ на новые, что для человека невозможно. Благодаря этой возможности ИИ, даже если он менее точен, может получать более высокие рейтинги.

Для Энтони Вассало это «нечестное преимущество» на самом деле решает самую большую проблему: получение большого количества качественных прогнозов.

«Мне не нужно, чтобы он достиг уровня „суперпрогнозиста“. Мне нужно, чтобы он был таким же хорошим, как толпа», — говорит он.

В конце концов, главная цель прогнозирования и аналитики — поддержка принятия решений, а ИИ может значительно ускорить этот процесс, уволив топэкспертов для более глубокого анализа.

Сердце / © Credits Одно из блюд в меню ресторана Сальво Ло Кастро Фагот / © YULA company © Associated Press