이 리드 이미지에서 Stability AI는 애니메이션 스타일 세대 'AI 앞에서 효율적 시장 가설을 다루는 금융 형제'를 시도합니다. 효율적 시장 가설(EMH): 과거와 현재 1970년에 시장 역사상 가장 유명하고 분열적인 지식 중 하나가 저술되었습니다. 흥미진진한 논문에서 시카고 경제학자 Eugene Fama 'Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work'라는 는 금융 시장이 참여자들이 이용할 수 있는 모든 정보를 완벽하게 반영한다고 단정했습니다. 만약 당신이 이 이론에 동의한다면, 가격이 잘못 책정된 증권을 이용하여 지속적으로 시장 이상의 수익을 달성하는 것이 어렵다(또는 불가능하다)고 믿을 것입니다. 새로운 정보가 (비공개적으로든 공개적으로든) 이용 가능해지면 기회주의적인 투자자들이 이를 활용하여 그에 따라 주식을 사고 팔거나 유지할 것이기 때문에 이론적으로 평균적인 도박꾼은 '원석 속의 다이아몬드' 채굴 주식을 결코 찾을 수 없습니다. 이 주장의 기초에는 어느 정도 장점이 있지만, '정보화 시대'에 지속적으로 시장보다 높은 수익을 달성하는 것이 가능하다는 것을 많은 투자자들이 입증했습니다. EMH에 가입할 경우 탁월한 성과를 낼 수 있는 능력을 결정하는 주요 요인은 다음과 같습니다. 고급 실행 시스템을 갖춘 참가자는 새로운 정보의 이점을 더 빠르고 소스에 더 가깝게 포착할 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 거래 비용 및 미끄러짐으로 인한 손실을 제한하여 수익을 강화할 수 있습니다. 실행 시스템. 투자자는 새로운 기술적 성과나 전체 시장 혁신을 창출하는 능력을 바탕으로 가치가 상승할 수 있는 기업(예: Apple, Uber)에 올바르게 베팅할 수 있다면 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다. 이것이 완벽한 정보 환경에서는 장점이 될 수 있는지 여부는 논쟁의 여지가 있습니다. 시장 재편. 모든 시장 참가자가 동시에 정보를 받는 것은 아닙니다. 기관 투자자와 업계 전문가가 앞서가는 경우가 많습니다. 회사 직원들도 그렇고 . 정보 비대칭. 정치인 숙련된 투자자는 이론적으로 집단 사고방식, '소음' 거래 및 기타 인간의 심리적 결함으로 인해 발생하는 비합리적인 시장 가격을 활용할 수 있습니다. 행동 요인. 규제, 수수료, 세금 및 기타 (주로) 국가별 또는 부문별로 다를 수 있는 다양한 하향식 시장 요인은 완전 자유 시장에서는 이용할 수 없는 차익 거래 기회를 창출합니다. 시장 마찰. EMH의 적으로 추정되는 이들로부터 무엇을 배울 수 있습니까? 실제로 시장 정보 자체와 관련된 정보는 거의 없습니다. 정보 중심 요소에 전적으로 의존하는 EMH 내에는 많은 시장 가격 결정 요인이 있지만 시장에는 여전히 뚜렷하게 모방적이고 인간적인 성향이 남아 있습니다. 앞으로 수십 년 동안 '효율적인' 시장은 어떻게 변할까요? 전체 정보 경제 자체가 곧 뒤집어질 것입니다. 위 트윗의 책임자를 포함한 일부 사람들은 지능이 너무 저렴해서 측정할 수 없는 미래를 믿습니다. 많은 선진 시장 참여자들은 이미 인공 지능을 활용하여 가능한 모든 정보 이점을 포착하고 있습니다. 나는 고급 도구와 방법이 오픈 소스화되고 민주화됨에 따라 이것이 곧 시장 참여를 위한 테이블 스테이크가 될 것이라고 믿습니다. 이 목적을 향한 초기 노력의 훌륭한 예입니다. 오픈BB 이러한 이점이 난독화될 가능성이 높다는 점을 감안할 때, 유비쿼터스적이고 더욱 강력한 AI는 시장을 어떻게 변화시킬 수 있을까요? 본질적으로 나는 위 질문에 대한 대부분의 답변이 하나의 포괄적인 문장으로 요약될 수 있다고 믿습니다. AI가 시장에 미치는 가장 큰 영향은 정보적 이점을 구성하는 요소를 변화시킨다는 것입니다. 첫째, AI가 이전에는 정보 의존도가 낮았던 시장 요인에 대한 정보를 공개함에 따라 이러한 상황이 발생할 것입니다. 이러한 추세의 핵심은 자연어 처리(NLP)입니다. 최근 금융 시대에 중앙 집중식 데이터 수집자는 다양한 유형의 모델에 대한 오라클로서 시장에서 핵심 역할을 해왔습니다. NLP를 사용하면 누구나 중앙 은행이나 중앙 증권 거래소의 보고에 의존하지 않는 데이터로 수 있습니다. 자신만의 지수를 만들 NLP를 통해 구현되는 행위자가 투자를 필터링하거나 처리하는 데 사용하는 모델의 맥락 내에서 들어오는 모든 정보를 사용자 정의할 수 있도록 보장합니다. 개인화된 정보 전달은 둘째, 대리인-동반자가 우리에게 순 새로운 지식을 대규모로 생산하고 전파할 수 있는 능력을 제공함에 따라 시장 구조가 바뀔 것입니다. ). 지금 생각하면 이상해 보이지만 미래에 에이전트가 축적할 수 있는 지식 생산 능력을 통해 가능성이 있습니다. 여기 모든 사람이 자신만의 정보 비대칭성을 생성할 마지막으로, 에이전트가 시장에서 지배적인 플레이어가 되면 . 금융계를 대리인에게 아웃소싱하면 인적 오류와 감정이 제거됩니다. 합리주의자들은 기뻐합니다. 다만 이런 일은 일어날 것 같지 않습니다. 행동 요인과 같은 비정보 효율성의 차원이 급격하게 변합니다 에이전트가 모두 시장 내에서 동일하게 행동하도록 프로그래밍되면 시장 자체가 동질화됩니다. 이는 1:1 상관관계, 높은 안정성 및 극히 낮은 수익률로 이어질 것입니다. 이것이 생활 수준, 미래 예측 가능성 및 전반적인 안정성에 도움이 될 수 있다는 주장이 있습니다. 초과 수익에만 최적화된 것이 아닌 자원 할당 메커니즘이 작동한다면 세상이 더 좋아 보일 수도 있습니다. 그러나 그것은 의심할 여지 없이 진보에 대한 모욕이다. . 이것이 오늘날 시장에서 보상을 받는 이유입니다. 동질적인 하이브마인드보다는 에이전트 주도 금융 시장이 수익을 목표로 하지 않더라도 새로운 발견을 추구하면서 자신만의 비합리적인 특이성을 개발할 것으로 기대합니다. 반대주의는 다이얼을 앞으로 나아가게 하는 데 필요한 요소입니다 위의 요소가 실제 세계에서 어떻게 작용할 수 있는지와 이러한 시장에서 사용될 도구에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 잠재적인 규제 변화에 대한 지침을 제공하는 오픈 소스 모델 오픈 소스 위험 관리 및 헤징 프로토콜 새로운 지식 창출에 베팅하는 시장 모델을 테스트하기 위해 서로 경쟁하는 에이전트의 공동 코호트 시장 조작을 방지하고 처벌하기 위한 자율적 메커니즘 질적 정보 비대칭성을 활용하기 위한 예측 시장의 확산 및 침투 확대 새로운 지식 발견의 시장 출시 속도를 높이는 시장 마찬가지로 중요한 것은 시장의 맥락에서 AI가 변하지 않는 것은 무엇입니까? 인간의 행동을 변화시킬 것이다. 전지한 친구를 제공함으로써 인간이 의미를 찾고 서로 소통하는 방식의 본질이 크게 바뀔 것입니다. 이 말은 모바일 혁명에서도 마찬가지지만, 이번에는 더욱 증폭될 것으로 기대됩니다. AI는 변하지 않는 것은 희소성입니다. 우리가 인간의 몸으로 사는 동안 우리에게는 음식, 의복, 피난처가 필요합니다. 이들의 부족은 이러한 시장이 여전히 존재한다는 것을 의미합니다. 그러면 문제는 AI가 이러한 영역에서 가치가 거래되는 방식을 어떻게 바꿀 것인가 하는 것입니다. 몇 가지 예측: 이러한 자원은 보게 될 것입니다. 이러한 자산에 대해 유동적이고 공정한 시장을 만들면 자산이 실제 시장 가치에 가까운 가격으로 거래될 수 있으며 이는 공정한 자원 할당을 나타냅니다. 대량 증권화를 이러한 자원은 보게 됩니다. 자율 에이전트는 이를 자율 통화로 교환해야 합니다. 이는 이러한 시장을 활성화하는 수단이 될 것입니다. 대량 토큰화를 우리는 얻게 될 것입니다. 이러한 자산에 대한 공정한 시장을 만들기 위해서는 도덕적 해이를 근절해야 합니다. 이는 고급 패턴 매칭 및 관찰 시스템을 개발하고 누구나 상품을 평가할 수 있도록 오픈 소스화함으로써 이루어질 것입니다. 집을 검사하기 전에 가격이 저렴할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. 사과는 중심부 근처에서 썩었기 때문에 시장에서 할인되고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 모든 소비재와 서비스는 이러한 실제 자산에 대해 이전보다 더 많은 데이터를 설명될 뿐만 아니라 설명됩니다. 흥미롭게도, 새로운 인터넷에서도 인간만이 희소성이 적용되는 유일한 생물은 아닐 것입니다. 에이전트는 컴퓨팅, 메모리, 실제 액추에이터에 대한 액세스 등과 같은 한정된 리소스를 할당하기 위해 자체 금융 시장이 필요합니다. 이웃보다 경쟁하기를 촉구하는 인간적 자아가 없더라도 여전히 스스로 이러한 시장을 복제해야 합니다. 정보는 인간 시장에서와 마찬가지로 이러한 시장에서도 중요하지만 에이전트 수준에서는 여전히 비합리성과 행동의 미묘한 차이가 있을 수 있습니다. 끈을 매고 거친 라이딩을 즐겨보세요. 스타트업에 대한 요청 정보의 출처가 중요합니다. 시장에 반영된 내용에 대해 합리적이고 반대적인 관점을 제공할 수 있다면 더욱 그렇습니다. 실행 가능한 정보에 대한 기여 시스템. 이에 대한 주요 예는 공매도 보고서가 시장에 미칠 수 있는 영향입니다. 보다 이것의 대표적인 예를 들어 보겠습니다. 시장 참가자는 a) 공개적으로 이용 가능하지 않고 b) 알고리즘 거래 입력의 공통 입력(인적 오류 및 부패)이 아닌 증권에 대한 새로운 정보를 발견하기 위해 노력했습니다. 힌덴부르크의 아다니에 대한 설명 이 정보를 발견하고 전파함으로써 Hindenburg는 Adani 주식 보유자가 회사의 보다 진실된 가치를 포착하는 동시에 빠르게 움직이는 공매도자가 이익을 얻을 수 있는 중요한 기회를 창출할 수 있도록 했습니다. Hindenburg가 주식 내 자신의 매도 포지션을 개선할 목적으로 이 보고서를 준비하고 홍보하는 동안 시장의 다른 정직한 행위자에게 얻은 이점은 보상을 받아야 합니다. 게임 속 스킨(skin-in-the-game)도 중요하지만, 독립적인 연구자가 특정 비즈니스에 대한 영향력 있는 진실을 밝혀낼 수 있는 충분한 인센티브도 있어야 합니다. 나는 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 사람들이 반대되는 진실을 제공한 것에 대해 직접적인 보상을 받을 수 있도록 하는 직접적인 정보-돈 파이프라인을 설계하는 것이라고 믿습니다. 이것이 어떻게 수행되고 올바르게 귀속될 수 있습니까? 현재 내가 갖고 있는 가장 좋은 아이디어는 . 잠재적으로 가치 있는 정보에 대한 기사나 보고서를 구문 분석할 때 . 이 속성을 통해 작성자는 자신이 홍보하는 엔터티로부터 위험 없는 보상을 받지 않는다는 것이 입증될 수 있는 경우 커미션을 받을 수 있습니다. 사람/에이전트가 웹페이지에서 직접 거래를 실행할 수 있으며, 그런 다음 해당 작성자에게 즉시 귀속됩니다 이러한 메커니즘은 가치를 더하는 역발상적 창작자에게 좋은 것 외에도 시장 내에서 어떤 정보가 가치 있게 여겨지는지 확인하는 정말 깔끔한 방법이기도 합니다. 그러나 남은 가장 큰 문제는 실링 문제를 어떻게 처리할 것인가이다. 유사한 제휴 어트리뷰션 시스템이 오늘날 시장에 존재하지만 매우 사기성이 높으며 소매 투자자를 약탈하는 경향이 있습니다. 보다 정교한 군중의 관심을 끌 수 있는 정보 귀속 시스템을 어떻게 만들 수 있습니까? 시장 탐색을 위한 오픈 소스 도구 이는 위에 굵은 글씨로 강조된 몇 가지 사례로 다루어졌으며, 이는 미래의 정보가 풍부한 시장에서 그 보급률과 중요성을 나타냅니다. 어떤 종류의 이점을 얻으려면 시장 참가자는 i) 경쟁업체와 다른 데이터 세트에 의존해야 하고, ii) 이점을 추구하기 위해 다른 모델을 적용해야 하며, iii) 그리고 iv) 우리가 얻을 수 있는 다른 많은 방법이 있을 수 있습니다. 실행에 옮길 때까지는 생각하지 마세요. 진실을 위한 인센티브 시장 이것은 위의 두 가지 사항을 제외하고 여기에 있습니다. 시장은 진실한 정보에 따라 조치를 취할 것인지에 대해 스스로 판단할 수 있지만, 사람들이 시장을 조작하려고 시도하지 않도록 유도하는 인센티브는 여전히 필요합니다. 거짓말쟁이와 도둑을 처벌하기 위한 인간의 메커니즘도 내장되어 있습니다. 그러나 내장된 많은 메커니즘과 마찬가지로 이러한 메커니즘도 조작되기 쉽습니다. 처음부터 인센티브가 내장되어 있다면 행위자는 자신의 이익을 위해 다른 사람을 조작하려고 하기보다는 선한 의도로 진실된 정보를 게시함으로써 즉각적인 이익을 얻을 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 지속적인 출처 증명 행위는 이러한 종류의 시장이 어떻게 진행될 수 있는지에 대한 기존 예입니다. 아르위브의 역발상주의는 인류 진보의 가장 큰 원동력이지만, 그 뒤에 기초가 없다면 그것은 거의 의미가 없습니다. 이것이 바로 우리에게 진실을 위한 이런 종류의 시장이 필요한 이유입니다. 재편향된 거래 에이전트 많은 운명론적 AI 담론은 자율 에이전트를 완전하고 냉정한 합리성을 가지고 행동하는 일종의 하이브마인드라고 생각하는 경향이 있습니다. 예, 에이전트는 특정 목적 기능에 맞게 최적화되도록 설계되었습니다. 그러나 다양한 에이전트가 다양한 목적 기능에 맞게 최적화할 수 있다는 것도 사실입니다. AI의 확산이 새로운 정보의 생성, 전파 및 흡수를 더욱 가속화하는 세상에서, 다양한 목적 기능에서 발생하는 다양한 행동 편향을 가진 에이전트를 생성하면 경쟁적인 아이디어 시장에 필요한 비효율성을 복원할 수 있습니다. 금융 시장이 오늘날과 같이 계속 존재한다면(이는 다음 날 주제임), 서로 다른 편견과 매개변수를 염두에 두고 설계된 거래 대리인은 자율적 대리인이 지배하는 시장을 향해 나아가는 경향이 있다면 무리 사고방식의 주요 전투원이 될 것입니다. 아직 탐구되지 않은 실제 시장의 증권화 현재 상태로 볼 때, 우리는 값싼 에너지, 값싼 음식, 값싼 옷, 값싼 주택 또는 우리를 먹이고 따뜻하게 하며 생명을 유지시켜 주는 다른 것보다 비용이 전혀 들지 않고 풍부한 지능에 훨씬 더 가깝습니다. 실제 자산의 증권화를 통해 진정으로 효율적인 시장을 창출하기 위해서는 몇 가지 선례가 필요할 것입니다. 이는 영리한 기업가가 채울 수 있는 공백입니다. 첫 번째이자 가장 확실한 기회는 실제 자산을 위해 구축된 거래소입니다. 이를 위해서는 (아마도 대리인인) 시장 조성자의 신뢰, 평가 메커니즘의 투명성, 특정 범주의 실제 자산을 분류하기 위한 표준이 필요합니다. 둘째, 이러한 상품의 필요합니다. 위에서 간략히 다룬 것처럼, 지붕에 석면이 있다는 사실을 발견하기 위해 집에 대해 정당하다고 생각되는 가격을 지불할 필요가 있는 사람은 아무도 없습니다. 기업가가 해결해야 할 문제는 이러한 세분성을 대규모로 달성하는 방법입니다. 가격을 설명하기 위해서는 세부적인 데이터가 이는 자산별로 해결되는 문제일 수 있습니다. 세분화된 사과 데이터를 얻는 방법은 주택의 경우와 다릅니다. 이미 우리는 보다 상세한 고객 데이터를 향한 움직임의 전조가 될 수 있는 공급망 추적 플랫폼의 확산을 목격했습니다. 슈퍼마켓 상품과 같은 것에도 추적 요소가 소스에서 어떻게 구현됩니까? 이를 회사 수준이 아닌 단위별 수준에서 어떻게 수행할 수 있습니까? 데이터 문제는 먼저 해결하는 것이 가장 가치 있을 수 있습니다. 이것이 확립되면 고객과 시장 참여자가 신뢰할 수 있는 거래소가 작동하는 데 필요한 기반이 마련됩니다. 마찬가지로 중요한 것은 인간 소비자 시장을 더욱 신뢰할 수 있게 만든다는 것입니다. 이것이 오늘 우리가 할 수 있는 일입니다. 비공식 경제의 화폐화 이는 위에서 다룬 많은 추상적이고 미래지향적인 아이디어와는 다소 엉뚱해 보일 수 있습니다. 그러나 이는 여기서 다루는 가장 관련성이 높고 즉각적인 문제일 수도 있습니다. 비록 GDP에서 이들의 비중이 점차 감소하고 있는 것처럼 보이지만, 비공식 활동은 여전히 전 세계적으로 국민 소득의 큰 부분을 차지하고 있습니다. 개발도상국의 비공식 경제는 주로 현금이 많고 규정 준수가 적은 활동으로 구성됩니다. 여기에는 다음과 같은 것들이 포함될 수 있습니다: 노점상 비공식 노동 및 건설 완전히 미등록된 영업활동 비공식 교통 서비스 자급 농업 이러한 활동 중 일부는 선진국에서도 발생합니다. 저는 등록 없이 25년 동안 운영되는 피쉬 앤 칩스 가게에서 일했습니다. 나는 그들이 지금쯤에는 그렇게 하지 않았을 것이라고 확신하기 때문에 그들을 비난하지 않을 것입니다. 그러나 성가신 정부 세입 징수 기관 외에도 이러한 종류의 활동은 여전히 사람들의 주머니에 돈을, 입에 음식을 넣습니다. 하지만 적은 보상으로 많은 시간을 요구하는 시장은 어떨까요? 비공식 경제 부문의 핵심 구성 요소는 무급 돌봄 노동, 즉 가사입니다. 가장 쉬운 예는 가족을 부양하기 위해 파트타임으로 일하면서 요리하고, 청소하고, 아이들을 돌보는 집에 머무르는 부모입니다. 시장은 어떻게, 왜 이러한 사람들에게 보상을 고려하려는 유혹을 받을 수 있습니까? . 사람들은 이미 P2P 시장을 통해 집단적으로 다른 사람의 집에 개를 돌보고, 운전하고, 머물고 있습니다. 탁아 서비스는 옛날부터 가치를 대가로 짧은 기간 동안 보육을 아웃소싱하는 방법을 제공해 왔습니다. 그러나 우리는 한 부모가 동시에 여러 자녀를 동시에 돌볼 수 있는 P2P 보육의 성공적인 모델을 아직 보지 못했습니다. 아이디어 #1: P2P 돌봄 시장 여기서는 명백한 심리적, 규제적 싸움이 벌어집니다. 이는 역사상 가장 높은 신뢰도와 완벽한 KYC 플랫폼 중 하나여야 합니다. 그러나 비공식 간병인이 일석이조(가사 관리를 수행하면서 소득을 얻는 것)를 허용함으로써 제공할 수 있는 가치는 잠재적으로 GDP 수준 규모에서 엄청날 것입니다. 저소득층 비공식 근로자의 문제 중 가장 큰 부분은 유동성 문제입니다. 단기적인 필요 사항을 지불할 충분한 돈이 없기 때문에 이러한 간병인은 일종의 빈곤 악순환에 갇힐 수 있습니다. 아이디어 #2: 돌봄 작업을 위한 사회적 영향 채권. 그러나 그들이 급여일 대출과 같은 종류의 약탈 금리를 반드시 발생시키지 않는 유동성에 접근할 수 있다면 어떨까요? 예비 핀테크 창업자가 금융 및 정부 파트너와 협력하여 무급 간병인의 단기 필요 자금을 조달하는 데 사용할 수 있는 (세금 공제 가능) 사회적 영향 채권 형태를 고안하는 흥미로운 비전이 있습니다. 이러한 채권은 야심차고 사전 정의된 투자 회수 일정을 바탕으로 장기적으로 이루어져야 합니다. 한 가지 예는 채권 보유자가 1인당 GDP 중앙값을 달성하면 채권 보유자가 미래 소득의 작은 부분을 가져갈 수 있다는 것입니다. 이러한 종류의 아이디어는 위에 제시된 일부 자유 시장 이상과 상충되는 것처럼 보일 수 있지만, 이는 우리 경제의 미래를 통해 사람들이 특정 시간에 식량에 의존하지 않고 식탁에 음식을 올릴 수 있도록 보장하는 적절한 방법입니다. 정부 유인물. 여기에도 게시되었습니다 .
