인공 지능의 장단점

주요 요점

• 인공 지능(AI)은 1951년 영국에서 첫 번째 형태의 AI가 발명되었지만 주류를 강타하고 있습니다.
• 오늘날 AI는 Alexa 및 Siri와 같은 개인 비서에서 자동차, 공장 및 의료에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에서 사용됩니다.
• AI는 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있는 힘이 있지만 완벽하지는 않습니다.

인공 지능 또는 AI는 현재 어디에나 있습니다. 사실 AI와 기계 학습의 기본은 오랫동안 존재해 왔습니다. AI의 최초 원시 형태는 1951년 영국 맨체스터 대학의 크리스토퍼 스트레이치가 만든 자동 체커 봇이었습니다.

그 이후로 많은 시간이 흘렀고 주류로 밀려나는 기술에 대한 많은 유명 사용 사례를 보기 시작했습니다.

AI의 가장 인기 있는 응용 프로그램에는 자율주행차, 안면 인식 소프트웨어, Amazon의 Alexa 및 Apple의 Siri와 같은 가상 비서 및 농업에서 게임, 의료에 이르기까지 모든 산업 분야의 방대한 산업 응용 프로그램 개발이 포함됩니다.

그리고 물론, 우리의 AI 기반 투자 앱, Q.ai.

그러나 일상 생활에서 AI 사용이 엄청나게 증가하고 알고리즘이 지속적으로 개선되는 상황에서 이 강력한 기술의 장단점은 무엇입니까? 그것은 선을 위한 힘입니까, 악을 위한 힘입니까, 아니면 그 중간 어딘가에 있습니까?

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AI의 장점

AI를 사용하면 많은 이점이 있다는 사실을 부인할 수 없습니다. 기술이 많은 면에서 우리의 삶을 더 좋게 그리고/또는 더 쉽게 만들어주기 때문입니다.

적은 오류

인간은 위대합니다. 정말, 우리는 굉장합니다. 하지만 우리는 완벽하지 않습니다. 컴퓨터 화면 앞에서 몇 시간을 보낸 후, 우리는 약간 피곤하고 약간 엉성해질 수 있습니다. 점심, 커피, 블록 주위를 한 바퀴 돌면 해결되지 않는 것은 아니지만 발생합니다.

하루를 시작할 때는 상쾌한 상태일지라도 집에서 일어나는 일로 인해 약간 주의가 산만해질 수 있습니다. 어쩌면 우리는 나쁜 이별을 겪고 있거나, 어젯밤에 축구 팀이 패배했거나, 누군가 출근길에 교통 체증으로 우리를 막았을 수도 있습니다.

이유가 무엇이든 인간의 관심이 안팎으로 움직이는 것은 일반적이고 정상입니다.

이러한 주의력 결핍은 실수로 이어질 수 있습니다. 수학 방정식에 잘못된 숫자를 입력하거나 코드 줄을 놓치거나 공장과 같은 무거운 작업장의 경우 더 큰 실수는 부상 또는 사망으로 이어질 수 있습니다.

연중무휴 가동 시간

피로에 대해 말하자면, AI는 설탕 충돌로 고통받지도, 오후 3시 슬럼프를 극복하기 위해 카페인 섭취가 필요하지도 않습니다. 전원이 켜져 있는 한 알고리즘은 쉬지 않고 하루 24시간, 일주일 내내 실행될 수 있습니다.

AI 프로그램은 지속적으로 실행될 수 있을 뿐만 아니라 지속적으로 실행됩니다. 동일한 작업을 동일한 표준으로 영원히 수행합니다.

반복적인 작업의 경우 이것은 인간보다 훨씬 더 나은 직원이 됩니다. 오류가 적고 가동 중지 시간이 줄어들며 안전성이 높아집니다. 그들은 우리 책에서 모두 큰 전문가입니다.

대량의 데이터 세트를 빠르게 분석

이것은 Q.ai에서 우리에게 큰 것입니다. 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 있어 인간은 단순히 AI와 일치할 수 없습니다. 사람이 스프레드시트에서 10,000줄의 데이터를 검토하려면 몇 주가 아니라 며칠이 걸립니다.

AI는 몇 분 안에 할 수 있습니다.

적절하게 훈련된 기계 학습 알고리즘은 놀랍도록 짧은 시간에 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 우리는 이 기능을 투자 키트에서 광범위하게 사용하며 AI는 광범위한 과거 주식 및 시장 성과 및 변동성 데이터를 보고 이를 금리, 유가 등과 같은 다른 데이터와 비교합니다.

그런 다음 AI는 데이터에서 패턴을 선택하고 미래에 발생할 수 있는 일에 대한 예측을 제공할 수 있습니다. 실제 세계에 큰 영향을 미치는 강력한 응용 프로그램입니다. 투자 관리 관점에서 보면 게임 체인저입니다.

AI의 단점

그러나 모든 장미가 아닙니다. 분명히 AI와 기계 학습을 사용하여 작업을 완료하는 데에는 특정한 단점이 있습니다. AI를 사용하지 말라는 의미는 아니지만 올바른 방식으로 구현할 수 있도록 그 한계를 이해하는 것이 중요합니다.

창의력 부족

AI는 과거에 일어난 일을 기반으로 결정을 내립니다. 정의에 따르면 문제나 상황을 바라보는 새롭거나 혁신적인 방법을 제시하는 데 적합하지 않습니다. 여러 면에서 과거는 미래에 일어날 수 있는 일에 대한 매우 좋은 지침이지만 완벽하지는 않을 것입니다.

예상 결과 범위 밖에 있는 이전에 본 적이 없는 변수에 대한 가능성은 항상 있습니다.

이 때문에 AI는 전반적인 전략 결정과 아이디어를 인간의 마음에 유지하면서 '꿀꿀한 일'을 하는 데 매우 잘 작동합니다.

투자 관점에서 이를 구현하는 방법은 재무 분석가가 투자 논제와 전략을 제시하도록 한 다음 AI가 해당 전략의 구현을 처리하도록 하는 것입니다.

우리는 고객이 원하는 결과를 얻기 위해 AI에게 어떤 데이터 세트를 볼지 알려줘야 합니다. 우리는 단순히 "수익 창출"이라고 말할 수 없습니다. 우리는 AI가 볼 수 있는 투자 유니버스를 제공한 다음 주어진 전략 내에서 '좋은' 투자를 만드는 데이터 포인트에 대한 매개변수를 제공해야 합니다.

고용 감소

우리는 이것에 대해 울타리에 있지만 AI 사용에 대한 일반적인 주장이기 때문에 포함하는 것이 공평할 것입니다.

일부 AI 사용은 인간의 직업에 영향을 미치지 않을 것입니다. 예를 들어, 충돌 가능성이 있는 경우 자동 제동을 허용하는 신차의 이미지 처리 AI가 있습니다. 그것은 직업을 대체하는 것이 아닙니다.

공장에서 이러한 자동차를 조립하는 AI 구동 로봇은 아마도 인간을 대신할 것입니다.

명심해야 할 중요한 점은 현재 반복되는 AI가 위험하고 반복적인 작업을 대체하는 것을 목표로 한다는 것입니다. 그것은 인간 노동자들이 창의적 사고를 위한 더 많은 능력을 제공하는 일을 할 수 있게 해주며, 이는 더 만족스러울 것입니다.

AI 기술은 또한 발명과 근로자가 자신이 하는 일에서 더 효율적일 수 있도록 도와주는 많은 보조 장치를 허용할 것입니다. 대체로 우리는 AI가 장기적으로 인간 노동력에 긍정적이라고 믿지만 그 사이에 성장통이 없을 것이라는 의미는 아닙니다.

윤리적 딜레마

AI는 순전히 논리적입니다. 뉘앙스와 감정의 여지를 거의 남기지 않는 미리 설정된 매개 변수를 기반으로 결정을 내립니다. 대부분의 경우 이러한 고정된 규칙이 막대한 양의 데이터를 분석하고 예측할 수 있는 요소의 일부이기 때문에 이는 긍정적입니다.

그러나 윤리 및 도덕과 같은 영역을 알고리즘에 통합하기가 매우 어렵습니다. 알고리즘의 출력은 작성자가 설정한 매개변수만큼만 우수합니다. 즉, AI 자체 내에서 잠재적인 편견의 여지가 있습니다.

예를 들어, 자율주행차가 잠재적인 도로 교통 사고 상황에 처해 절벽에서 떨어지거나 보행자와 충돌하는 것 중 하나를 선택해야 하는 경우를 상상해 보십시오. 그 상황에서 인간 운전자로서 우리의 본능이 대신할 것입니다. 그러한 본능은 최선의 행동 방침에 대해 의식적으로 생각할 시간 없이 우리 자신의 개인적 배경과 역사를 기반으로 할 것입니다.

AI의 경우, 그 결정은 비상 상황에서 알고리즘이 수행하도록 프로그래밍된 것에 기반한 논리적 결정이 될 것입니다. 이것이 어떻게 해결하기 매우 어려운 문제가 될 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다.

개인 자산 창출을 위해 AI를 사용하는 방법

우리는 모든 투자 키트에서 AI를 사용하여 정기적으로 분석, 예측 및 재조정합니다. 좋은 예는 우리의 글로벌 트렌드 키트, AI 및 기계 학습을 사용하여 다음 주에 다양한 자산 클래스의 위험 조정 성능을 예측합니다.

이러한 자산 클래스에는 주식 및 채권, 신흥 시장, 외환, 석유, 금 및 변동성 지수(VIX)까지 포함됩니다.

우리의 알고리즘은 매주 예측을 한 다음 막대한 양의 과거 데이터를 기반으로 위험과 수익의 최상의 조합이라고 믿는 포트폴리오를 자동으로 재조정합니다.

투자자는 구현을 통해 AI를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 포트폴리오 보호. 이것은 다른 기계 학습 알고리즘을 사용하여 오일 위험, 금리 위험 및 전체 시장 위험과 같은 다양한 형태의 위험에 대한 포트폴리오의 민감도를 분석합니다. 그런 다음 포트폴리오의 하방 위험을 줄이는 것을 목표로 하는 정교한 헤징 전략을 자동으로 구현합니다.

AI의 힘을 믿고 이를 금융 미래에 활용하고 싶다면 Q.ai가 도와드리겠습니다.

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