В своей ключевой речи на семинаре для руководителей центральных банков 2024 года, организованном Национальным университетом Сингапура, Эдвард С. Робинсон, заместитель управляющего директора по экономической политике и главный экономист Валютного управления Сингапура, призвал к активному участию искусственного интеллекта (ИИ) в формировании денежно-кредитной политики. Заявления Робинсона прозвучали на фоне растущего интереса к использованию методов ИИ и машинного обучения (МО) для улучшения экономического прогнозирования и построения моделей. Признавая потенциал ИИ, Робинсон подчеркнул критические ограничения, которые вызывают опасения у политиков.
Потенциал и недостатки ИИ в экономическом моделировании
В своей речи Робинсон подчеркнул значительные успехи, достигнутые в области искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно в сфере экономического моделирования. Он отметил примеры, где ИИ уже доказал свою эффективность, например,dentнерегулярных финансовых транзакций и оценка инфляционных ожиданий с использованием данных из социальных сетей. Высоко оценив гибкость ИИ в адаптации к сложным моделям данных, Робинсон похвалил его потенциал в улавливании нелинейной экономической динамики, подобной человеческому суждению.
Несмотря на значительные успехи, достигнутые в области искусственного интеллекта (ИИ), Робинсон в своем выступлении высказал серьезную предостережение. В своем объяснении он тщательно описал присущие моделям ИИ уязвимости, особо подчеркнув их глубокую восприимчивость к мельчайшим деталям выбора параметров, а также присущую их результатам непрозрачность.
Особо следует отметить в рассуждениях Робинсона его пристальное внимание к нынешней неспособности систем искусственного интеллекта предлагать достоверные объяснения своих прогнозов, подчеркивая их присущие трудности в понимании сложных логических задач и комплексныхmaticопераций. По его мнению, такие ограничения не только представляют собой значительные препятствия, но и создают серьезные проблемы для политиков, которые полагаются на прозрачность и интерпретируемость, обеспечиваемые этими моделями в процессе принятия решений.
Спутниковые модели и интеграция
Робинсон предложилmatic подход к включению ИИ в инструментарий моделирования центральных банков. Он выступал за использование моделей ИИ в качестве дополнительных инструментов, а не самостоятельных систем, особенно в сателлитных моделях, дополняющих основные структурные модели. Используя сильные стороны ИИ в сочетании с устоявшимися методологиями, политики могут задействовать его возможности, одновременно снижая присущие ему риски.
Несмотря на привлекательность передовых технологий искусственного интеллекта, Робинсон подчеркнул важность сочетания энтузиазма и осмотрительности. Он отметил необходимость вмешательства таких организаций, как Валютное управление Сингапура (MAS), для обеспечения ответственного внедрения ИИ . Тщательно проверяя модели ИИ и интегрируя их в существующие системы, центральные банки могут ориентироваться в постоянно меняющемся ландшафте экономического моделирования, одновременно защищаясь от потенциальных ловушек.
В то время как центральный банк Сингапура пытается справиться с меняющимся ландшафтом экономического моделирования, идеи Робинсона проливают свет на сложное взаимодействие между инновациями в области ИИ и разработкой политики. Хотя ИИ обладает огромным потенциалом для революционизации экономического прогнозирования, его нынешние ограничения требуют осторожности. Поскольку политики осторожно подходят к интеграции ИИ, остается вопрос: как центральные банки могут найти баланс между использованием потенциала ИИ и защитой от присущих ему рисков?
