42AI выходит из стелс-режима с $62,5 млн и моделью мира, способной «предсказывать поведение человека»

Вот вопрос прямо из научной фантастики: что, если бы ИИ мог предсказывать, что вы собираетесь сделать, ещё до того, как вы это решили, даже в совершенно новой ситуации?

Израильский стартап 42AI утверждает, что разрабатывает «поведенческую модель мира», способную делать именно это, и только что вышел из режима скрытой разработки, объявив о привлечении 62,5 миллиона долларов посевного финансирования. Поначалу компания внедряет свою систему прогнозирования в нескольких финансовых брокерских компаниях, где, по её словам, модель может помогать предсказывать, как отдельные трейдеры будут реагировать на волатильные условия.

«Поведение не детерминировано; оно постоянно носит вероятностный характер», — сказал генеральный директор и сооснователь 42AI Амит Гал-Ор в разговоре с TechCrunch, когда я попросил его обосновать столь смелое заявление компании. Он утверждает, что у людей есть глубинные психологические склонности, влияющие на их решения даже при изменении обстоятельств, и именно это стартап пытается измерить и преобразовать в данные, понятные модели.

«Через неделю вы можете стать другим человеком, но ваши склонности всё равно будут проявляться в определённых областях с той или иной вероятностью или распределением», — добавил его сооснователь и технический директор Эхуд Эзра. И именно это, утверждает компания, делает модель: показывает вероятность того, что человек примет определённое решение.

42AI утверждает, что модель пытается выяснить внутреннюю мотивацию людей, а не экстраполировать закономерности на основе их предыдущих действий. Для этого 42AI изучает, как люди реагируют на, казалось бы, не связанные между собой события. Для инвестора или трейдера такими событиями, например, могут быть прохождение процедур KYC, регистрация, обращения в службу поддержки, переводы денег или торговля акциями.

«Когда человек общается со службой поддержки или отделом продаж на начальном этапе […] мы анализируем тональность, голос, множество совершаемых им взаимодействий, то, сколько раз он звонит, и так далее», — добавил технический директор и сооснователь Эхуд Эзра. «И все эти точки данных поступают в модель. Позже появляются взаимодействия: как и когда вы покупаете и продаёте, а на этом этапе мы анализируем рынок».

«Итак, мы пытаемся понять, как они смотрят на мир. В модели мира каждый человек и есть мир», — добавил он.

Затем компания преобразует эти наблюдения в математические представления характеристик, которые передаются в модель мира на основе трансформера, рассчитывающую вероятности возможных решений при разных обстоятельствах. (Для создания объяснений своих прогнозов компания использует отдельную языковую модель).

Эзра сказал, что модель обучена сохранять глубинные склонности человека во время симуляций. Поэтому если кто-то обычно избегает риска, но модель внезапно начинает считать его склонным к риску, «цель не достигнута», — пояснил он, описывая структуру вознаграждений при обучении модели.

42AI потратила три года на разработку этого подхода, объединив психологические исследования с нейронаукой и генетикой, а также учитывая советы экспертов в области психологии и посттравматического стрессового расстройства и Дэна Шехтмана, получившего Нобелевскую премию по химии в 2011 году.

Гал-Ор сказал, что сначала команда изучила тысячи людей с помощью психологических оценок и поведенческих сценариев, а затем добавила государственные данные и сведения из биобанков, охватывающие более 2 миллионов человек. По его словам, наборы данных клиентов компании с тех пор расширились и теперь охватывают почти 30 миллионов человек.

В условиях реального применения модель анализирует уже имеющиеся записи о клиентах, включая транзакции и обращения в службу поддержки. Гал-Ор отметил, что системе не нужна персональная идентификационная информация, заявив: «Модель никогда не знает, кто этот человек». Однако, судя по всему, компания всё же создаёт индивидуальные поведенческие профили на основе связанных между собой действий клиентов.

При прогнозировании рыночных сделок 42AI заявляет, что её модель достигает точности 98%, однако Гал-Ор уточнил, что это скорее показатель того, попадают ли торговые потоки в прогнозируемый диапазон, а не того, были ли правильно предсказаны каждая отдельная сделка.

Он также сказал, что модель стабильно достигает показателя F1 от 0,8 до 0,85 при прогнозировании направления и объёма торгов. (Показатель F1 — это используемая в машинном обучении метрика, измеряющая, насколько хорошо модель классификации способна сочетать правильные прогнозы с ложными срабатываниями и пропущенными событиями).

При этом модель не может работать где угодно, поскольку она всё ещё остаётся машиной в коробке. «Существует естественный предел, потому что у вас действительно нет доступа ко всему, что переживает человек», — сказал Гал-Ор. Эзра объяснил, что точность системы также снижается, когда ей не хватает важного ситуационного контекста — например, если кто-то решает изменить свою торговую стратегию по совету друга или коллеги.

Гал-Ор сказал, что 42AI сотрудничает с 10 крупными брокерскими компаниями, которые используют её для управления ликвидностью, маржинальными требованиями и хеджированием рисков. По его словам, компания подключает новых клиентов и получает более «семизначной» выручки, хотя он не стал уточнять конкретную сумму.

Клиенты платят стартапу фиксированную сумму или процент от стоимости, которую платформа помогает им получить. Он утверждает, что одна брокерская компания получила примерно 30 миллионов долларов дополнительной стоимости благодаря динамическому хеджированию.

Посевное финансирование в размере 62,5 миллиона долларов поступало от основателей и Infinity Group в течение трёх лет и было привлечено не полностью от внешних инвесторов, сказал Гал-Ор. Infinity основал его отец Амир Гал-Ор, который также является председателем совета директоров и сооснователем 42AI. Теперь 42AI планирует привлечь ещё больше средств.

Помимо финансовой сферы, 42AI изучает применение своей модели в играх, предотвращении мошенничества и кибербезопасности, а в будущем хочет использовать её, чтобы помогать роботам и ИИ-агентам понимать людей. Однако до этого ещё может быть далеко: Эзра признал, что модель необходимо обучать правилам и контексту для каждой новой области.

И, как и в случае со всеми инструментами ИИ, у технологии 42AI есть потенциально тревожная сторона: если брокерская компания может предугадывать действия своих клиентов, что помешает кому-либо использовать эти знания в собственных интересах? Эзра признал, что это «обоснованная обеспокоенность», когда я поднял этот вопрос, а основатели сослались на регулирование, мониторинг и внутренний этический комитет, хотя не объяснили, что именно, если вообще что-то, помешает их клиентам использовать технологию, чтобы получить преимущество над теми самыми людьми, чьи профили она составляет.

Гал-Ор, однако, был уверен, что технология может помочь справиться с такими рисками. «Мы очень гордимся тем, что на самом деле являемся частью решения; мы и есть решение этой проблемы», — сказал он.