Искусственный интеллект и финансовые риски: спираль зависимости

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как широкое внедрение ИИ в финансовые рынки может создавать опасные взаимосвязи и усиливать системные риски.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Телеграм канал

После 2016 года наблюдается значительное увеличение конвергенции портфелей на 12% (p=0.002), сопровождающееся кумулятивной аномальной доходностью во время эпизодов алгоритмического усиления и более чем пятидесятикратным ростом упоминаний искусственного интеллекта в документах Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC) в период с 2013 по 2024 год, что указывает на взаимосвязь между интенсивностью внедрения ИИ и конвергенцией портфелей.

Объединенная модель демонстрирует, как коррелированные сигналы, перформативная обратная связь и когнитивная зависимость формируют хрупкую финансовую систему с усиленными «хвостовыми» рисками.

Несмотря на потенциальные выгоды от автоматизации, широкое внедрение искусственного интеллекта в финансовые рынки может создавать новые системные риски. В работе ‘Artificial Intelligence and Systemic Risk: A Unified Model of Performative Prediction, Algorithmic Herding, and Cognitive Dependency in Financial Markets’ предложена унифицированная модель, объясняющая, как внедрение ИИ приводит к усилению взаимосвязанности рынков через эффекты перформативного предсказания, алгоритмического стадного поведения и когнитивной зависимости. Ключевым результатом является вывод о том, что рост доли ИИ в торговле ведет к нелинейному увеличению множителя системного риска и потенциальному формированию рыночного монокультуризма. Способны ли регуляторы эффективно смягчить эти риски и обеспечить стабильность финансовых рынков в эпоху доминирования алгоритмической торговли?

Искусственный интеллект и усиление системных рисков: взгляд в будущее

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в финансовые рынки открывает новые возможности для повышения эффективности и оптимизации торговых стратегий, однако сопряжено с возникновением новых факторов системного риска. Растущая доля алгоритмических сделок, основанных на ИИ, может приводить к усилению волатильности и распространению шоков по всей системе. В отличие от традиционных моделей, учитывающих поведение отдельных участников, современные алгоритмы часто действуют согласованно, что приводит к коррелированному поведению и снижению эффективности механизмов стабилизации рынка. Это создает потенциальную угрозу для финансовой устойчивости, требуя разработки новых методов оценки и управления рисками, учитывающих специфику ИИ-торговли и возможность возникновения непредсказуемых эффектов.

Традиционные модели рынка, такие как модель Кайла, долгое время служили основой для понимания динамики торговли и формирования цен. Однако, в эпоху повсеместного внедрения искусственного интеллекта, эти модели могут недооценивать влияние скоординированных стратегий, основанных на алгоритмах. ИИ-системы, обученные на схожих данных и использующие аналогичные подходы к анализу рынка, склонны к коллективным действиям, приводящим к усилению корреляции между торговыми операциями. Это означает, что сигналы, которые ранее рассматривались как независимые, теперь могут быть взаимосвязаны, что искажает традиционные предположения о рыночной эффективности и увеличивает вероятность возникновения каскадных эффектов. В результате, существующие модели, не учитывающие этот фактор скоординированности, могут давать неточные прогнозы и недооценивать риски, связанные с системной нестабильностью.

Наблюдаемое увеличение использования искусственного интеллекта в финансовых рынках усиливает системные риски, что подтверждается вероятностью возникновения самоподдерживающихся циклов, инициированных алгоритмическими решениями. Исследования показывают, что коэффициент мультипликатора системного риска, отражающий степень усиления нестабильности, растет и достигает значений от 1.18 до 1.54 при использовании эмпирически обоснованных параметров. Это означает, что даже незначительные начальные колебания, усиленные скоординированными действиями алгоритмов, способны привести к значительно более масштабным и непредсказуемым последствиям для всей финансовой системы. Увеличение данного коэффициента указывает на растущую уязвимость рынков к каскадным эффектам и подчеркивает необходимость разработки новых методов оценки и управления рисками в условиях доминирования искусственного интеллекта.

Системный риск, определяемый как <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{M}(\phi, \rho, \beta)</span>, демонстрирует сверхлинейный рост вблизи границы стабильности при изменении параметров ρ и β в зависимости от φ. — Системный риск, определяемый как $\mathcal{M}(\phi, \rho, \beta)$ , демонстрирует сверхлинейный рост вблизи границы стабильности при изменении параметров ρ и β в зависимости от φ.

Ловушка монокультуры: однородность и уязвимость

Широкое внедрение искусственного интеллекта (ИИ) может привести к эффекту “монокультуры”, при котором алгоритмы различных участников рынка сходятся к использованию схожих стратегий. Это происходит из-за стремления к оптимизации на основе доступных данных и максимизации краткосрочной прибыли, что ограничивает разнообразие подходов и снижает устойчивость системы к изменениям внешних факторов. В результате, отдельные сбои или изменения в одной стратегии могут быстро распространиться по всему рынку, увеличивая системные риски и снижая общую эффективность.

Сходимость алгоритмов, приводящая к снижению разнообразия на рынке, часто обусловлена широкой доступностью общих наборов данных и стремлением к получению краткосрочной прибыли. Использование одних и тех же данных для обучения различных алгоритмов приводит к их схожести в принятии решений и стратегиях. Ориентация на немедленную выгоду стимулирует компании использовать наиболее проверенные и прибыльные подходы, игнорируя потенциально инновационные, но рискованные стратегии. В результате формируются $CorrelatedSignals$ — сигналы, которые коррелируют между различными алгоритмами, усиливая эффект сходимости и снижая устойчивость системы к внешним воздействиям.

Переход к состоянию однородности может происходить посредством бифуркации типа «седлового узла» (Saddle-Node Bifurcation), представляющей собой критическую точку изменения в динамической системе. Данный тип бифуркации характеризуется появлением и последующим исчезновением устойчивых и неустойчивых состояний, приводящим к резкому и потенциально необратимому переходу системы в единое, доминирующее состояние. Математически, это проявляется в изменении параметров системы, приводящем к столкновению и аннигиляции узловых точек на фазовой плоскости. В контексте алгоритмов, это означает, что незначительные изменения в исходных данных или параметрах обучения могут вызвать внезапное и масштабное схождение алгоритмов к одной и той же стратегии, существенно уменьшая разнообразие подходов и повышая уязвимость системы.

Разрыв между точкой переключения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\phi^{\\<i>}</span> и точкой восстановления <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\phi^{\\</i>\\*}</span> увеличивается с ростом скорости атрофии κ и продолжительности монокультурного периода, что демонстрирует эффект гистерезиса в связи между внедрением и риском. — Разрыв между точкой переключения $\phi^{\\<i>}$ и точкой восстановления $\phi^{\\</i>\\*}$ увеличивается с ростом скорости атрофии κ и продолжительности монокультурного периода, что демонстрирует эффект гистерезиса в связи между внедрением и риском.

Понимание системного воздействия с помощью вычислительных моделей

Для оценки реального влияния искусственного интеллекта (ИИ) недостаточно ограничиваться традиционными моделями анализа. Моделирование на основе агентов (Agent-Based Models, ABM) представляет собой более эффективный подход, позволяющий учитывать сложные взаимодействия между алгоритмами ИИ и динамикой рынков. В отличие от традиционных моделей, которые часто опираются на предположения о нормальном распределении и линейных зависимостях, ABM позволяют моделировать поведение отдельных агентов (например, инвесторов) и их взаимодействие друг с другом, что позволяет выявлять нелинейные эффекты и эмерджентные свойства системы. Такой подход особенно важен при анализе систем, характеризующихся высокой степенью сложности и неопределенности, где традиционные методы могут давать неточные или вводящие в заблуждение результаты.

Агент-ориентированные модели позволяют исследовать сложное взаимодействие между алгоритмами искусственного интеллекта и рыночной динамикой, выявляя механизм перформативного отклика (PerformativeFeedback). Этот механизм предполагает, что действия, основанные на алгоритмическом анализе рыночных данных, сами по себе влияют на эти данные, создавая петлю обратной связи. В результате, первоначальные, незначительные рыночные колебания могут быть усилены и распространиться по всей системе, приводя к непропорционально большим последствиям. Моделирование позволяет оценить чувствительность системы к подобным эффектам и определить параметры, при которых перформативный отклик наиболее вероятно приведет к дестабилизации рынка.

Анализ данных формы 13F, предоставляемых Комиссией по ценным бумагам и биржам США (SEC), позволяет оценить структуру портфелей институциональных инвесторов. Эти данные, включающие информацию о долях акций, которыми владеют крупные институты, используются для количественной оценки степени конвергенции портфелей — то есть, насколько схожи инвестиционные стратегии различных институтов. Высокая степень конвергенции указывает на повышенную уязвимость рынка к шокам, поскольку одновременная продажа одних и тех же активов может привести к каскадным эффектам и усилению волатильности. Измерение степени конвергенции портфелей на основе данных 13F позволяет выявить потенциальные риски системной амплификации — то есть, когда первоначальные колебания цен усиливаются из-за скоординированных действий крупных игроков.

Анализ показывает, что рост хвостового риска носит сверхлинейный характер, при этом более низкая безусловная волатильность может сопровождаться увеличением условных убытков в хвостовой части распределения («спокойствие перед бурей»).

Нормативное регулирование и будущая устойчивость

Для эффективного смягчения рисков, связанных с внедрением искусственного интеллекта, необходим комплексный подход к регулированию, сочетающий в себе требования к разнообразию и контроль со стороны человека. Такой подход предполагает не только технические стандарты, но и создание условий для обеспечения представительства различных точек зрения при разработке и применении ИИ-систем. Внедрение механизма “человека в контуре” позволяет осуществлять мониторинг и корректировку действий ИИ, предотвращая возникновение нежелательных последствий и обеспечивая соответствие этическим нормам и общественным ценностям. Игнорирование принципа разнообразия может привести к усилению предвзятости и дискриминации, в то время как отсутствие контроля со стороны человека увеличивает вероятность ошибок и непредвиденных ситуаций, что подчеркивает важность одновременного использования обоих инструментов для обеспечения безопасного и ответственного развития искусственного интеллекта.

Для всесторонней оценки системного риска, возникающего в связи с развитием искусственного интеллекта, предлагается использовать макропруденциальную структуру AIST (AI Systemic Threat). Данный подход объединяет традиционные макропруденциальные инструменты с возможностями агент-ориентированного моделирования. Агент-ориентированные модели позволяют имитировать поведение множества взаимодействующих сущностей, отражая сложность реальных финансовых систем и потенциальные каскадные эффекты, вызванные ошибками или манипуляциями в алгоритмах ИИ. Использование таких симуляций позволяет выявить уязвимости и оценить эффективность различных регуляторных мер до их практического внедрения, обеспечивая более проактивный и обоснованный подход к управлению рисками, связанными с ИИ, и повышая устойчивость всей системы к потенциальным шокам.

Исследования показывают, что своевременное вмешательство в процессы, связанные с развитием искусственного интеллекта, имеет решающее значение для предотвращения необратимых последствий. Системный риск, проявляющийся в этой сфере, характеризуется эффектом гистерезиса — то есть, даже небольшие отклонения на ранних этапах могут привести к значительным и труднообратимым изменениям в долгосрочной перспективе. Проведенные симуляции демонстрируют, что внедрение механизмов контроля с участием человека позволяет снизить волатильность системы на 26%, что подчеркивает важность проактивного подхода к регулированию и управлению рисками, связанными с ИИ. Отсутствие своевременных мер может привести к кумулятивным негативным эффектам, которые впоследствии будет крайне сложно скорректировать.

Системный риск усиливается нелинейно при увеличении интенсивности взаимосвязанных каналов риска, что приводит к формированию различных равновесий - диверсифицированного и монокультурного - между которыми существуют барьеры гистерезиса, определяющие траекторию перехода. — Системный риск усиливается нелинейно при увеличении интенсивности взаимосвязанных каналов риска, что приводит к формированию различных равновесий — диверсифицированного и монокультурного — между которыми существуют барьеры гистерезиса, определяющие траекторию перехода.

Эрозия экспертизы и необходимость бдительности

Чрезмерная зависимость от систем искусственного интеллекта способна привести к когнитивной зависимости, постепенно ослабляя человеческое суждение и способность эффективно реагировать на непредвиденные обстоятельства. Исследования показывают, что постоянное делегирование принятия решений алгоритмам может приводить к атрофии критического мышления и снижению навыков оценки рисков. В результате, специалисты могут испытывать затруднения в ситуациях, выходящих за рамки стандартных сценариев, запрограммированных в ИИ, и терять способность к инновационным решениям, требующим интуиции и опыта. Данное явление представляет собой серьезную угрозу для стабильности сложных систем, где оперативная и адекватная реакция на неожиданные события имеет первостепенное значение.

Зависимость от автоматизированных систем, в сочетании с усилением системного риска, оцениваемого множителем от 1.18 до 1.54, формирует уязвимую ситуацию. Увеличение взаимосвязанности и стандартизация алгоритмов, приводящие к своего рода «монокультуре» в принятии финансовых решений, значительно повышают вероятность каскадных сбоев. В случае возникновения непредвиденных обстоятельств или ошибок в исходных данных, однотипные алгоритмы могут одновременно дать сбой, приводя к масштабным последствиям для всей системы. Такая концентрация рисков требует особого внимания к диверсификации подходов и постоянному мониторингу эффективности применяемых технологий, чтобы избежать непредсказуемых и разрушительных последствий.

Для поддержания стабильности финансовой системы и максимального использования преимуществ искусственного интеллекта, необходим постоянный мониторинг и заблаговременное регулирование. Недостаточно просто внедрять новые технологии; важно прогнозировать потенциальные риски и оперативно адаптировать нормативные рамки. Особое значение имеет поддержание разнообразия в алгоритмах и моделях, используемых в финансовом секторе, что позволяет снизить уязвимость к системным сбоям и повысить устойчивость к непредвиденным обстоятельствам. Такой подход, сочетающий в себе бдительность, проактивность и приверженность принципам разнообразия, является ключевым для создания надежной и инновационной финансовой системы будущего.

Сравнение регуляторных мер показывает, что комбинация требований к разнообразию, ограничений скорости и участия человека обеспечивает наилучший результат по сравнению с каждым из этих методов, примененным по отдельности.

Представленное исследование демонстрирует, как внедрение искусственного интеллекта в финансовые рынки может привести к формированию опасной монокультуры и усилению системных рисков. Этот процесс напоминает ситуацию, описанную Аристотелем: “Всякое искусство и всякое научное исследование направлены на одно из двух: на достижение блага или на познание истины.” В данном контексте, погоня за прибылью, воплощенная в алгоритмической торговле, затмевает истинное понимание рисков. Авторы показывают, что зависимость от схожих сигналов и механизмов обратной связи может создать уязвимость, где кажущееся благополучие является лишь иллюзией, а истинная хрупкость системы остается незамеченной. Таким образом, исследование подчеркивает необходимость критического анализа и более глубокого понимания последствий технологических инноваций в финансовой сфере.

Куда же это всё ведёт?

Представленная работа, стремясь к единой модели, неизбежно обнажает границы своего понимания. Иллюзия всеохватности — первый шаг к самообману. Слишком часто акцент делается на технической реализации искусственного интеллекта, в то время как истинная опасность кроется в когнитивной монокультуре, которую он порождает. Вопрос не в том, может ли ИИ создать системный риск, а в том, насколько глубоко мы позволили себе стать зависимыми от его предсказаний, утрачивая способность к независимому анализу.

Будущие исследования должны сместить фокус с поиска «умных» алгоритмов на изучение механизмов коллективной глупости. Важно понять, как согласованные сигналы, генерируемые ИИ, подавляют диссидентские взгляды и усиливают эндогенную хрупкость. Следует признать, что “оптимизация” — это лишь локальное улучшение, которое может привести к глобальной деградации. Моделирование не должно стремиться к предсказанию будущего, а к выявлению точек бифуркации, где небольшие изменения могут привести к катастрофическим последствиям.

Истинная сложность требует не добавления новых параметров, а беспощадного удаления всего лишнего. Возможно, единственным способом смягчить риски, связанные с ИИ, является сознательное ограничение его применения в критически важных областях, возвращая себе право на ошибку, на сомнение, на несовершенство — всё то, что делает нас людьми, а не просто частью автоматизированной системы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.03272.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-04-07 07:03