42AI-მ $62.5 მილიონი მოიზიდა: სტარტაპი ქმნის მოდელს, რომელსაც ადამიანის ქცევის წინასწარმეტყველება შეუძლია

წარმოიდგინეთ სიტუაცია სამეცნიერო ფანტასტიკიდან: რა მოხდებოდა, ხელოვნურ ინტელექტს რომ შეძლებოდა თქვენი ქმედებების წინასწარმეტყველება მანამ, სანამ გადაწყვეტილებას თავად მიიღებდით, თუნდაც სრულიად ახალ გარემოებაში? ისრაელური სტარტაპი 42AI სწორედ ასეთ „ქცევითი სამყაროს მოდელს“ (behavioral world model) ავითარებს. კომპანიამ ახლახან დაასრულა საიდუმლო რეჟიმში მუშაობის ეტაპი და $62.5 მილიონიანი საწყისი (seed) დაფინანსება მოიზიდა.

კომპანია თავის პროგნოზირებად სისტემას თავდაპირველად რამდენიმე ფინანსურ საბროკერო კომპანიაში ტესტავს. მოდელი ეხმარება იმის დადგენაში, თუ როგორ რეაგირებენ ინდივიდუალური ტრეიდერები ბაზრის არასტაბილურ პირობებზე. 42AI-ის აღმასრულებელი დირექტორისა და თანადამფუძნებლის, ამიტ გალ-ორის განმარტებით, ქცევა არა დეტერმინისტული, არამედ მუდმივად ალბათურია. მისი თქმით, ადამიანებს აქვთ ფუნდამენტური ფსიქოლოგიური მიდრეკილებები, რომლებიც გავლენას ახდენს მათ გადაწყვეტილებებზე გარემოებების ცვლილების მიუხედავად, სტარტაპი კი სწორედ ამ მიდრეკილებების გაზომვასა და მონაცემებად გარდაქმნას ცდილობს.

კომპანიის თანადამფუძნებელი და ტექნიკური დირექტორი, ეჰუდ ეზრა აღნიშნავს, რომ ადამიანის მიდრეკილებები გარკვეულ სფეროებში ყოველთვის ვლინდება კონკრეტული ალბათობით ან განაწილებით. მოდელი სწორედ ამას აკეთებს: აჩვენებს ადამიანის მიერ კონკრეტული გადაწყვეტილების მიღების ალბათობას. 42AI-ის მოდელი ცდილობს ამოიცნოს ადამიანების შინაგანი მოტივაციები და არა უბრალოდ წარსული ქმედებების საფუძველზე მოახდინოს პატერნების ექსტრაპოლაცია.

როგორ მუშაობს ქცევის პროგნოზირების მოდელი

იმისათვის, რომ ადამიანის ქცევა წინასწარ განსაზღვროს, 42AI აკვირდება, როგორ რეაგირებენ პირები ერთი შეხედვით დაუკავშირებელ მოვლენებზე. ინვესტორის ან ტრეიდერის შემთხვევაში, ასეთი მოვლენები შეიძლება მოიცავდეს:

• KYC (იცნობდე შენს კლიენტს) პროცესების გავლა;
• პლატფორმაზე რეგისტრაცია (onboarding);
• მხარდაჭერის სამსახურთან განხორციელებული ზარები;
• ფულადი გზავნილები და აქციებით ვაჭრობა.

ტექნიკური დირექტორის განმარტებით, საწყის ეტაპზე სისტემა აანალიზებს სენტიმენტებს, ხმას, ინტერაქციების სიხშირეს და სხვა მონაცემებს. მოგვიანებით, ამას ემატება უშუალო სავაჭრო ოპერაციები — როგორ, რას და როდის ყიდულობს ან ყიდის პირი, და როგორია ბაზრის მდგომარეობა იმ მომენტში. მოდელში თითოეული ინდივიდი განიხილება, როგორც ცალკეული „სამყარო“.

ტექნიკური არქიტექტურა და სწავლება

დაკვირვების შედეგად მიღებული მონაცემები გარდაიქმნება პიროვნული თვისებების მათემატიკურ გამოსახულებებად, რომლებიც შემდეგ მიეწოდება ტრანსფორმერზე (transformer-based) დაფუძნებულ სამყაროს მოდელს. ეს მოდელი ადგენს სხვადასხვა გარემოებაში შესაძლო გადაწყვეტილებების ალბათობას. პროგნოზების განმარტებების გენერირებისთვის კომპანია იყენებს ცალკეულ ენობრივ მოდელს.

სწავლების პროცესში მოდელი ორიენტირებულია პიროვნების ფუნდამენტური მიდრეკილებების შენარჩუნებაზე. მაგალითად, თუ ადამიანი ჩვეულებრივ თავს არიდებს რისკებს, მაგრამ სიმულაციის დროს მოდელი მას რისკიან მოთამაშედ წარმოაჩენს, ეს ნიშნავს, რომ მოდელის სიზუსტე დარღვეულია და საჭიროებს კორექტირებას.

მონაცემთა ბაზა და კვლევა

42AI სამი წლის განმავლობაში ავითარებდა ამ მიდგომას, რომელიც აერთიანებს ფსიქოლოგიურ კვლევებს, ნეირომეცნიერებასა და გენეტიკას. პროექტში ჩართულები იყვნენ ფსიქოლოგიისა და პოსტტრავმული სტრესული აშლილობის (PTSD) ექსპერტები, ასევე 2011 წლის ნობელის პრემიის ლაურეატი ქიმიაში, დან შეხტმანი.

გუნდმა თავდაპირველად შეისწავლა ათასობით ადამიანი ფსიქოლოგიური შეფასებებისა და ქცევითი სცენარების მეშვეობით. მოგვიანებით დაემატა სამთავრობო და ბიობანკების მონაცემთა ბაზები, რომლებიც 2 მილიონზე მეტ ადამიანს მოიცავს. ამჟამად კომპანიის კლიენტთა მონაცემთა ბაზა თითქმის 30 მილიონ ადამიანს ფარავს.

რეალურ სამუშაო რეჟიმში მოდელი აანალიზებს მომხმარებელთა არსებულ ჩანაწერებს, მათ შორის ტრანზაქციებსა და მხარდაჭერის ზარებს. კომპანია აცხადებს, რომ სისტემას არ სჭირდება პერსონალური იდენტიფიცირებადი ინფორმაცია და მოდელმა არასოდეს იცის, კონკრეტულად ვინ არის პირი, თუმცა ის მაინც ქმნის ინდივიდუალურ ქცევით პროფილებს.

შედეგები და ბიზნეს მოდელი

საბაზრო ვაჭრობის პროგნოზირებისას 42AI ამტკიცებს, რომ მოდელი 98%-იან სიზუსტეს აღწევს, თუმცა ეს მაჩვენებელი გულისხმობს იმას, ხვდება თუ არა ვაჭრობის ნაკადები წინასწარ განსაზღვრულ დიაპაზონში. ვაჭრობის მიმართულებისა და მოცულობის პროგნოზირებისთვის F1 ქულა (მანქანური სწავლების მეტრიკა) 0.8-დან 0.85-მდე მერყეობს.

სისტემას აქვს გარკვეული შეზღუდვებიც. მისი სიზუსტე იკლებს, როდესაც აკლია მნიშვნელოვანი სიტუაციური კონტექსტი — მაგალითად, თუ ადამიანი გადაწყვეტილებას მეგობრის ან კოლეგის რჩევის საფუძველზე ცვლის.

ამჟამად 42AI თანამშრომლობს 10 მსხვილ საბროკერო კომპანიასთან, რომლებიც მოდელს ლიკვიდურობის მართვისა და რისკების ჰეჯირებისთვის იყენებენ. კომპანიის შემოსავალი უკვე შვიდნიშნა ციფრს აჭარბებს. კლიენტები იხდიან ფიქსირებულ გადასახადს ან პლატფორმის მიერ მიღებული სარგებლის პროცენტს. ერთ-ერთმა ბროკერმა დინამიკური ჰეჯირების მეშვეობით დაახლოებით $30 მილიონის დამატებითი ღირებულება შექმნა.

სამომავლო გეგმები და ეთიკური საკითხები

$62.5 მილიონიანი დაფინანსება დამფუძნებლებისა და Infinity Group-ისგან მოიზიდა. Infinity Group-ის დამფუძნებელი ამირ გალ-ორია, რომელიც 42AI-ის თავმჯდომარე და თანადამფუძნებელიცაა. კომპანია მომავალში დამატებითი ინვესტიციების მოზიდვას გეგმავს.

ფინანსების გარდა, 42AI განიხილავს მოდელის გამოყენებას შემდეგ სფეროებში:

• გეიმინგი (Gaming);
• თაღლითობის პრევენცია;
• კიბერუსაფრთხოება;
• რობოტიკა და AI აგენტები (ადამიანების უკეთ გასაგებად).

ტექნოლოგიას თან ახლავს ეთიკური რისკებიც: თუ საბროკერო კომპანიას შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს კლიენტის ქმედება, არსებობს საფრთხე, რომ ეს ინფორმაცია კლიენტის საზიანოდ იქნას გამოყენებული. დამფუძნებლები აღიარებენ ამ შეშფოთებას და მიუთითებენ რეგულაციებზე, მონიტორინგსა და შიდა ეთიკის კომიტეტზე, თუმცა კონკრეტული მექანიზმები, რომლებიც კლიენტების წინააღმდეგ ტექნოლოგიის გამოყენებას აღკვეთს, ჯერჯერობით ბუნდოვანია.