Postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji wyraźnie pobudził debatę nad tym, czy i pod jakim względem człowiek ma przewagę nad maszyną. Nie brakuje opinii, że z miesiąca na miesiąc umiejętności człowieka bledną przy coraz szybciej rozwijających się modelach sztucznej inteligencji. Zadania obliczeniowe? AI już wykonuje je szybciej niż przeciętny dorosły. Diagnoza medyczna? AI potrafi wykrywać niektóre choroby z większą precyzją niż doświadczeni lekarze. Tłumaczenie? Istnieją dowody empiryczne, że sztuczna inteligencja powoli wypycha tłumaczy z rynku pracy. A giełda? Cóż, gdybyśmy na początku 2019 r. zainwestowali pieniądze w fundusze aktywnie zarządzane przez ludzi, zyskalibyśmy znacznie więcej, niż inwestując w fundusze zarządzane automatycznie przez algorytmy sztucznej inteligencji.
Nie można oczywiście wysuwać zbyt daleko idących wniosków na podstawie tego przykładu. W ostatnich latach rzeczywiście fundusze zarządzane przez traderów dawały wyższą stopę zwrotu, ale gdybyśmy wzięli za punkt odniesienia 2010 r., sytuacja zmienia się diametralnie – wyższą stopę zwrotu przyniosłyby fundusze zarządzane przez „maszyny". Inwestycja w 2019 r. w fundusz zarządzany przez człowieka przynosiła większe zyski niż w fundusz oparty na AI, podczas gdy inwestycja w 2010 r. dałaby odwrotny rezultat – większe zyski przyniosłoby lokowanie środków w fundusze oparte na algorytmach. Z tego właśnie powodu warto odwołać się do literatury naukowej i badań, które uwzględniają zmienność czasową, kontrolują problem pominiętych zmiennych i niwelują wpływ innych czynników zaburzających ocenę.
A więc – co na to literatura naukowa? Warto zaznaczyć, że w tym temacie jest ona dość uboga. Istnieje jednak kilka ciekawych badań. Na przykład A. Miguel i Y. Chen w artykule naukowym zatytułowanym „Do machines beat humans? Evidence from mutual fund performance persistence" piszą: „[…] nasze wyniki wskazują, że maszyny mają mniejsze umiejętności od ludzi". Dowodzą oni, że fundusze zarządzane przez ludzi wykazują większą trwałość nadwyżkowych stóp zwrotu niż fundusze zarządzane w pełni algorytmicznie.
Jeszcze ciekawsze wnioski płyną z badania zatytułowanego „From Man vs. Machine to Man + Machine: The Art And AI of Stock Analyses". Autorzy badania zbudowali model uczenia głębokiego (deep learning), który na podstawie raportów analityków giełdowych przewidywał przyszłe stopy zwrotu z akcji. Następnie porównali skuteczność prognoz analityków (ludzi), modelu AI oraz połączenia obu podejść („Man + Machine"). Co się okazało? Model hybrydowy był najbardziej skuteczny w przewidywaniu przyszłych zwrotów: redukował 90 proc. dużych błędów ludzkich i 40 proc. dużych błędów AI.
Wniosek jest taki, że na razie tak naprawdę współzawodnictwo człowieka z maszyną jest iluzoryczne. Nie tylko na rynkach finansowych. W medycynie, prawie, edukacji, nauce też. Algorytmy sztucznej inteligencji to narzędzia, które wzmacniają naszą wiedzę, doświadczenie i kompetencje, sprawiając, że stajemy się bardziej efektywni. Oczywiście, możliwy jest scenariusz, w którym rozwój AI osiągnie taki poziom, że nawet nasze naturalne przewagi - intuicja, zdolność dostrzegania szerszego kontekstu czy empatia - przestaną mieć znaczenie w wielu dziedzinach. Ale na pewno nie jest to możliwe na obecnym etapie postępu. A co będzie za 20-30 lat, nikt nie wie.