أصبحت شبكة الإنترنت سائدة في أواخر التسعينيات، لكن ميرو ميتيف كان يستكشف شيئًا لن يصبح شائعًا لعقود من الزمن: الذكاء الاصطناعي.
أصبح ميتيف الآن مديرًا للأصول، وكان من أوائل مستخدمي الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل بعد اكتشاف قدرات الشبكات العصبية في عام 1997 أثناء دراسته في جامعة فيينا للاقتصاد والأعمال.
وقال لـ CNBC إنه رأى إمكانات الشبكات العصبية للتنبؤ المالي. وقال “لقد وقعت في حب هذا النوع من الاحتمال”.
قضى ميتيف حياته المهنية التي استمرت 25 عامًا في التنبؤ في البنوك وشركات التكنولوجيا مثل سيمنز. أسس شركة SmartWealth Asset Management، التي يتم اتخاذ قراراتها بالكامل من خلال شبكة من أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويتطلع صندوقها الأخير، IVAC، إلى أصول تحت الإدارة بقيمة ملياري دولار ويستهدف عوائد سنوية تتراوح بين 14% و15%.
وعلى الرغم من عدم وجود أي مشاركة بشرية في قرارات الذكاء الاصطناعي، إلا أن ميتيف قال إن “البشر هم الجزء الأكثر أهمية في المعادلة” لأنهم هم الذين يختارون بيانات التدريب، ويدخلون المتغيرات، وينشئون المعلمات، ويعدلون النموذج باستمرار.
وقال ميتيف إنه بمجرد تطوير النموذج، “فمن الخطير للغاية البدء بالتدخل”. وأضاف أن قاعدته الذهبية في الواقع هي الثقة في النموذج.
وبدلاً من ذلك، يجب على البشر التأكد من عدم وجود أخطاء في البيانات أو الحسابات وإدخال بيانات جديدة لإبقاء النموذج محدثًا.
يقول ميتيف: “الأسوأ هو تجاهل النتائج، وهذا يحدث كثيرًا”، مضيفًا أن الناس “لا يثقون” في الذكاء الاصطناعي في البداية. وأضاف: “على الرغم من أننا كأشخاص لا نرى النتائج الآن، إلا أننا إذا نظرنا إلى الوراء بعد شهرين أو ثلاثة أشهر، فإننا نقول: أوه، في الواقع، كنا مخطئين”.
إن القوى التي تحرك الأسواق ـ التفاؤل، والتشاؤم، والمضاربة ـ هي قوى بشرية للغاية. وحتى البنك المركزي الأوروبي حذر من أن الارتفاع الحالي في الذكاء الاصطناعي قد لا يكون مدفوعا بالتحليل الفني التفصيلي، بل بالخوف من فقدان الفرصة.
يقول ميتيف إن استبعاد العاطفة من الاستثمار أمر جيد؛ شهدت SmartWealth Asset Management مكاسب بنسبة 407.63% على مدى فترة العشر سنوات حتى 1 نوفمبر 2025، مقارنة بمعيار الصناعة البالغ 145.34% خلال نفس الفترة، وفقًا للرسم البياني الذي شاركه ممثل الشركة مع CNBC.
وقال ميتيف إنه “من المستحيل” معرفة ما سيحدث خلال عام، لكنه يستطيع المضي قدمًا بنموذجه لمدة شهر. “إن تقييم هذه المعلومات واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً عليها يؤدي دائمًا إلى نتائج أفضل من البشر.”
يعد الرصد المستمر وإدخال البيانات الجديدة أمرًا مهمًا، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي “تهلوس”: تخلق معلومات كاذبة. وقال ميتيف إن أخطاء النماذج كانت بسبب “التجهيز الزائد” أو مشاكل في البيانات أو خطأ في تحديد النموذج.
التجهيز الزائد هو حيث تولي الخوارزمية الكثير من الاهتمام لما يسميه ميتيف “الضوضاء”. وقال إنها بيانات “غير منطقية” لأنها لا تكشف عن علاقة السبب والنتيجة الحقيقية مع أداء الأسهم.
وأضاف ميتيف أن التصميم الصارم والتحقق من الصحة واختبار البيئة الحية بمثابة الترياق. وهذا يعني أنه على الرغم من أن استراتيجية التمويل الخاصة بها يتم تنفيذها بالكامل من خلال سلسلة من الخوارزميات، إلا أن البشر لا يزالون يلعبون دورًا مهمًا في ضمان فعاليتها.
وأضاف: “إنها في الواقع عملية تتطور على مر السنين… ولهذا السبب يعد التطوير الداخلي لهذا النوع من التكنولوجيا أمرًا مهمًا للغاية”، خاصة لأي شخص يتطلع إلى تمييز لعبة الذكاء الاصطناعي الخاصة به.
