Les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle

Faits marquants

• L'intelligence artificielle (IA) touche le grand public, bien que la première forme d'IA ait été inventée en Angleterre, en 1951.
• De nos jours, l'IA est utilisée dans un large éventail d'applications, de nos assistants personnels comme Alexa et Siri, aux voitures, aux usines et aux soins de santé.
• L'IA a le pouvoir d'améliorer considérablement notre qualité de vie, mais elle n'est pas parfaite.

L'intelligence artificielle, ou IA, est partout en ce moment. En vérité, les principes fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique existent depuis longtemps. La première forme primitive d'IA était un robot de dames automatisé qui a été créé par Cristopher Strachey de l'Université de Manchester, en Angleterre, en 1951.

Cela a parcouru un long chemin depuis lors, et nous commençons à voir un grand nombre de cas d'utilisation très médiatisés pour la technologie se généraliser.

Certaines des applications les plus en vogue de l'IA incluent le développement de véhicules autonomes, de logiciels de reconnaissance faciale, d'assistants virtuels comme Alexa d'Amazon et Siri d'Apple et une vaste gamme d'applications industrielles dans toutes les industries, de l'agriculture aux jeux en passant par les soins de santé.

Et bien sûr, il y a notre Application d'investissement basée sur l'IA, Qai.

Mais avec cette augmentation massive de l'utilisation de l'IA dans notre quotidien, et des algorithmes qui ne cessent de s'améliorer, quels sont les avantages et les inconvénients de cette puissante technologie ? Est-ce une force pour le bien, pour le mal ou quelque part entre les deux ?

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Les avantages de l'IA

Il est indéniable que l'utilisation de l'IA présente de nombreux avantages. Il y a une raison pour laquelle il devient si populaire, et c'est parce que la technologie à bien des égards rend nos vies meilleures et/ou plus faciles.

Moins d'erreurs

Les humains sont grands. Vraiment, nous sommes géniaux. Mais nous ne sommes pas parfaits. Après quelques heures devant un écran d'ordinateur, on peut être un peu fatigué, un peu bâclé. Ce n'est rien qu'un déjeuner, un café et un tour du pâté de maisons ne résoudront pas, mais ça arrive.

Même si nous sommes frais en début de journée, nous risquons d'être un peu distraits par ce qui se passe à la maison. Peut-être que nous traversons une mauvaise rupture, ou que notre équipe de football a perdu la nuit dernière, ou que quelqu'un nous a bloqués dans les embouteillages sur le chemin du travail.

Quelle que soit la raison, il est courant et normal que l'attention humaine entre et sorte.

Ces manques d'attention peuvent conduire à des erreurs. Taper le mauvais numéro dans une équation mathématique, manquer une ligne de code ou, dans le cas de lieux de travail lourds comme les usines, des erreurs plus graves pouvant entraîner des blessures, voire la mort.

Disponibilité 24h/7 et XNUMXj/XNUMX

En parlant de fatigue, AI ne souffre pas d'accidents de sucre ou n'a pas besoin d'un remontant à la caféine pour traverser la crise de 3 heures. Tant que l'alimentation est allumée, les algorithmes peuvent fonctionner 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX sans avoir besoin d'une pause.

Non seulement un programme d'IA peut s'exécuter en permanence, mais il s'exécute également de manière cohérente. Il effectuera les mêmes tâches, selon les mêmes normes, pour toujours.

Pour les tâches répétitives, cela en fait un bien meilleur employé qu'un humain. Cela entraîne moins d'erreurs, moins de temps d'arrêt et un niveau de sécurité plus élevé. Ce sont tous de grands pros dans notre livre.

Analysez rapidement de grands ensembles de données

C'est un gros problème pour nous ici à Q.ai. Les humains ne peuvent tout simplement pas égaler l'IA lorsqu'il s'agit d'analyser de grands ensembles de données. Pour un humain, parcourir 10,000 XNUMX lignes de données sur une feuille de calcul prendrait des jours, voire des semaines.

L'IA peut le faire en quelques minutes.

Un algorithme d'apprentissage automatique correctement formé peut analyser d'énormes quantités de données en un temps incroyablement court. Nous utilisons largement cette capacité dans nos kits d'investissement, notre IA examinant un large éventail de données historiques sur les performances et la volatilité des actions et du marché, et les comparant à d'autres données telles que les taux d'intérêt, les prix du pétrole, etc.

L'IA peut alors détecter des modèles dans les données et proposer des prédictions sur ce qui pourrait se passer dans le futur. C'est une application puissante qui a d'énormes implications dans le monde réel. Du point de vue de la gestion des investissements, cela change la donne.

Les inconvénients de l'IA

Mais tout n'est pas rose. Évidemment, il y a certains inconvénients à utiliser l'IA et l'apprentissage automatique pour accomplir des tâches. Cela ne signifie pas que nous ne devrions pas chercher à utiliser l'IA, mais il est important que nous comprenions ses limites afin de pouvoir l'implémenter de la bonne manière.

Manque de créativité

AI fonde ses décisions sur ce qui s'est passé dans le passé. Par définition, il n'est donc pas bien adapté pour proposer des façons nouvelles ou innovantes d'aborder des problèmes ou des situations. Maintenant, à bien des égards, le passé est un très bon guide quant à ce qui pourrait arriver dans le futur, mais il ne sera pas parfait.

Il y a toujours le potentiel d'une variable inédite qui se situe en dehors de la plage des résultats attendus.

Pour cette raison, l'IA fonctionne très bien pour faire le «travail de fond» tout en gardant les décisions et les idées stratégiques globales dans l'esprit humain.

Du point de vue de l'investissement, la façon dont nous mettons cela en œuvre consiste à demander à nos analystes financiers de proposer une thèse et une stratégie d'investissement, puis à notre IA de s'occuper de la mise en œuvre de cette stratégie.

Nous devons encore indiquer à notre IA quels ensembles de données examiner afin d'obtenir le résultat souhaité pour nos clients. Nous ne pouvons pas simplement dire « allez générer des rendements ». Nous devons fournir un univers d'investissement à l'IA, puis donner des paramètres sur lesquels les points de données constituent un « bon » investissement dans la stratégie donnée.

Réduit l'emploi

Nous sommes sur la clôture à propos de celui-ci, mais il est probablement juste de l'inclure car c'est un argument courant contre l'utilisation de l'IA.

Il est peu probable que certaines utilisations de l'IA aient un impact sur les emplois humains. Par exemple, l'IA de traitement d'image dans les voitures neuves qui permet un freinage automatique en cas d'accident potentiel. Cela ne remplace pas un emploi.

Un robot alimenté par l'IA assemblant ces voitures dans l'usine, qui prend probablement la place d'un humain.

Le point important à garder à l'esprit est que l'IA dans sa version actuelle vise à remplacer le travail dangereux et répétitif. Cela libère les travailleurs humains pour faire un travail qui offre plus de capacité de pensée créative, ce qui est susceptible d'être plus épanouissant.

La technologie de l'IA va également permettre l'invention et de nombreuses aides qui aideront les travailleurs à être plus efficaces dans le travail qu'ils font. Dans l'ensemble, nous pensons que l'IA est positive pour la main-d'œuvre humaine à long terme, mais cela ne veut pas dire qu'il n'y aura pas de difficultés de croissance entre les deux.

Dilemme éthique

L'IA est purement logique. Il prend des décisions basées sur des paramètres prédéfinis qui laissent peu de place à la nuance et à l'émotion. Dans de nombreux cas, c'est un point positif, car ces règles fixes font partie de ce qui lui permet d'analyser et de prédire d'énormes quantités de données.

Cependant, cela rend très difficile l'intégration de domaines tels que l'éthique et la moralité dans l'algorithme. Le résultat de l'algorithme n'est aussi bon que les paramètres définis par ses créateurs, ce qui signifie qu'il y a de la place pour un biais potentiel au sein de l'IA elle-même.

Imaginez, par exemple, le cas d'un véhicule autonome, qui se retrouve dans une situation potentielle d'accident de la route, où il doit choisir entre sortir d'une falaise ou heurter un piéton. En tant que conducteur humain dans cette situation, nos instincts prendront le dessus. Ces instincts seront basés sur nos propres antécédents personnels et notre histoire, sans avoir le temps de réfléchir consciemment à la meilleure ligne de conduite.

Pour l'IA, cette décision sera logique en fonction de ce que l'algorithme a été programmé pour faire dans une situation d'urgence. Il est facile de voir comment cela peut devenir un problème très difficile à résoudre.

Comment utiliser l'IA pour votre création de richesse personnelle

Nous utilisons l'IA dans tous nos kits d'investissement, pour analyser, prévoir et rééquilibrer régulièrement. Un bon exemple est notre Trousse des tendances mondiales, qui utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour prédire la performance ajustée au risque d'une gamme de différentes classes d'actifs au cours de la semaine à venir.

Ces classes d'actifs comprennent les actions et les obligations, les marchés émergents, le forex, le pétrole, l'or et même l'indice de volatilité (VIX).

Notre algorithme fait les prédictions chaque semaine, puis rééquilibre automatiquement le portefeuille sur ce qu'il estime être la meilleure combinaison de risque et de rendement sur la base d'une énorme quantité de données historiques.

Les investisseurs peuvent aller plus loin dans l'IA en mettant en œuvre Protection de portefeuille. Celui-ci utilise un algorithme d'apprentissage automatique différent pour analyser la sensibilité du portefeuille à diverses formes de risque, telles que le risque pétrolier, le risque de taux d'intérêt et le risque de marché global. Il met alors automatiquement en place des stratégies de couverture sophistiquées qui visent à réduire le risque de baisse du portefeuille.

Si vous croyez au pouvoir de l'IA et souhaitez l'exploiter pour votre avenir financier, Q.ai est là pour vous.

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