Van Skynet tot ChatGPT

Gepubliceerd op: 8 juni 2023

Artificial intelligence 

 

Als je iemand zou vragen wat er in je opkomt als ze de term AI (kunstmatige intelligentie) horen, vermoed ik dat de twee meest waarschijnlijke antwoorden Skynet of ChatGPT zijn. Het zeer snel ontwikkelde chatprogramma, dat in 2022 werd gelanceerd, lijkt de meeste aandacht te hebben getrokken voor AI-toepassingen sinds Arnold Schwarzenegger beloofde dat hij terug zou komen. Maar de geschiedenis van AI-tools is veel ouder dan ChatGPT, hoewel minder dramatisch dan de weergave ervan in sciencefictionfilms uit de jaren negentig. En vanuit investeringsoogpunt verbleekt kunstmatige intelligentie in vergelijking met de informatieve inhoud van de AI van de markt: geaggregeerde intelligentie. 

 AI is al jaren onder ons 

ChatGPT is op dit moment de meest besproken vorm van AI, maar was er ook al in 1997. Zo werd de machine met de naam Deep Blue de eerste computer, die een overwinning behaalde in een wedstrijd tegen een schaakgrootmeester. Halverwege de jaren 2000 creëerden IBM-onderzoekers de Watson-computer om te concurreren met ster Jeopardy! En hoeveel van ons geven routinematig opdrachten aan en ontvangen suggesties van Siri of Alexa? 

De rode draad tussen deze voorbeelden is dat elk een hulpmiddel vertegenwoordigt, dat gegevens verwerkt en kenmerkt. Dit met als doel om patronen te identificeren en informatie samen te vatten of zelfs om suggesties te doen. Dit soort interactie met AI is uitgegroeid tot ons dagelijks leven. Is het je opgevallen dat je telefoon een ongevraagde ETA (Estimated Time of Arrival) aanbiedt voor je woon-werkverkeer wanneer je in je auto stapt? Stelt je tekst-app grammaticarevisies voor, op basis van de context van uw algehele bericht? Iedereen dit deze vraag met ja beantwoord kan ik feliciteren: Je bent een AI-gebruiker, zelfs als je nog nooit een ChatGPT-sessie hebt geopend. 

 AI en beleggen 

AI heeft een vergelijkbare lange geschiedenis met beleggen. Actieve investeerders hebben geprobeerd een informatief voordeel op markten te krijgen door AI-processen te gebruiken om gegevens op te halen en te verwerken. Tools die bijvoorbeeld het sentiment van sociale media peilen of tekst uit financiële rapporten van bedrijven ophalen, zijn vele jaren ouder dan ChatGPT. 

Hoewel deze inspanningen mogelijk gericht waren op het selecteren van aandelen die beter zouden presteren dan de markten, is het niet duidelijk dat AI-tools een recept zijn voor het consequent genereren van betere rendementen. Als er nieuwe informatie wordt verkregen, wordt deze door het handelen op basis van die informatie (bijvoorbeeld door het kopen of verkopen van aandelen/obligaties) in de marktprijzen verwerkt. Naarmate meer beleggers deze tools gebruiken, zou de voorsprong hiervan moeten afnemen.  

Een andere reden om de rol van AI bij het helpen van markttiming in twijfel te trekken, zijn de beperkingen van de voorspellingen. Het voorspellende vermogen van AI doet het goed bij het beoordelen van patronen die relatief stabiel zijn. De navigatie-app van mijn telefoon is bijvoorbeeld vaak succesvol in het ‘raden’ wanneer ik naar mijn werk moet. Dit is omdat ik elke week op dezelfde dagen naar kantoor ga. Het is veel minder waarschijnlijk dat AI met succes veranderingen zal voorspellen binnen complexe systemen die zo dynamisch zijn als aandelen- en obligatiemarkten. AI die marktprijzen proberen te voorspellen, is als zelfrijdende auto’s die stopborden proberen te lezen met woorden, vormen en kleuren die dagelijks verschillen.  

 Samenwerking  

AI kan een bedrijf efficiënter maken. Maar zoals bij elk hulpmiddel, moet je weten hoe het gebruikt moet worden. Zo kan AI het opvragen van gegevens misschien veel makkelijker maken, maar stel je de juiste vraag en ontvang je daarmee de juiste informatie?  

Op dit moment is AI vooral nuttig voor bedrijven met enorme data over de activiteiten van hun klanten. Het kan die bedrijven, bijvoorbeeld een groot warenhuis, helpen te identificeren wat hun klanten eerder zullen kopen. De marketingafdeling van bijvoorbeeld een groot warenhuis kan deze uitkomsten gebruiken voor hun marketingstrategie.    

Het gaat dus om samenwerking: De beste weg voorwaarts voor investeringsbeheer is waarschijnlijk een samensmelting tussen de mensen op de werkvloer en de technologie zoals AI. Na verloop van tijd realiseerden de beste schakers zich immers, dat schaakcomputers een krachtige aanvulling waren op strategie en patroonherkenning.  

 Persoonlijke aandacht 

Hoe kansrijk de Artificiële Intelligentie ook is, het zal nooit de persoonlijke aandacht vervangen. Vermogensplanning en/of lijfrenteplanning blijft altijd mensenwerk, het gaat uiteindelijk om de persoon en zijn/haar behoefte. Denk bijvoorbeeld aan het sparen voor een extra pensioenvoorziening. Zo’n persoonlijk doel kan (deels) worden bereikt door te gaan beleggen, dat blijft altijd een stukje persoonlijke begeleiding en monitoring. We zullen zien wat CHAT GTP ons verder gaat brengen, maar ik ben ervan overtuigd dat het echte menselijke contact onmisbaar is in ons werkbare leven maar ook zeker voor ons persoonlijke leven.  

 Disclosure 

Deze informatie is bedoeld als achtergrondinformatie voor de ontvanger. Het wordt te goeder trouw verstrekt en zonder enige garantie of verklaring met betrekking tot nauwkeurigheid of volledigheid. Het vormt geen beleggingsadvies, het is geen aanbeveling of een aanbod van diensten of producten, het is niet bedoeld als voldoende basis om een ​​investeringsbeslissing te nemen. Voordat u handelt op basis van informatie in dit document, dient u te overwegen of deze geschikt is voor uw specifieke omstandigheden en, indien van toepassing, professioneel advies in te winnen. Het is de verantwoordelijkheid van elke persoon die een aankoop wil doen om zich te informeren over alle toepasselijke wet- en regelgeving en deze na te leven. Ongeoorloofde reproductie of overdracht van dit materiaal is ten strengste verboden.