42AI залучила $62,5 млн на світову модель, що прогнозує поведінку людей

Чи може штучний інтелект передбачити ваші дії ще до того, як ви самі їх вирішите, навіть у нових, несподіваних ситуаціях? Ізраїльсько-американський стартап 42AI стверджує, що розробляє «модель поведінкового світу», здатну на це, і вже залучив 62,5 мільйона доларів посівного фінансування.

Наразі система прогнозування 42AI працює в кількох фінансових брокерських компаніях. Там вона допомагає передбачати реакцію окремих трейдерів на нестабільні ринкові умови. За словами співзасновника та CEO 42AI Аміта Ґал-Ора, поведінка людини не є детермінованою, а радше ймовірнісною. Він вважає, що навіть при зміні обставин, глибинні психологічні схильності людей впливають на їхні рішення. Саме це компанія намагається виміряти та перетворити на дані для своєї моделі.

«Через тиждень ви можете бути іншою людиною, але ваші тенденції завжди проявлятимуться в певних сферах з певною ймовірністю», — пояснив співзасновник і технічний директор Егуд Езра. Модель 42AI, на їхню думку, показує ймовірність того, що людина зробить певний вибір.

42AI намагається зрозуміти внутрішні мотивації людей, а не просто екстраполювати патерни з їхніх попередніх дій. Для цього компанія аналізує реакцію людей на, здавалося б, непов’язані події. Для інвестора чи трейдера це може бути проходження KYC-процедур, процес онбордингу, звернення до служби підтримки, перекази коштів або торгівля акціями.

«Коли людина спілкується з підтримкою чи відділом продажів на початковому етапі […] ми аналізуємо настрій, голос, безліч взаємодій, кількість дзвінків тощо», — додав Езра. «Усі ці дані надходять до моделі. Пізніше — взаємодії: як ви купуєте і продаєте, коли, і ми дивимося на ринок на цьому етапі». Він також зазначив: «Ми намагаємося зрозуміти, як вони дивляться на світ. У моделі світу кожна окрема людина — це світ».

Компанія перетворює ці спостереження на математичні представлення рис характеру, які потім подаються до трансформерної моделі світу. Вона вибудовує ймовірності можливих рішень за різних обставин. Для генерації пояснень до своїх прогнозів компанія використовує окрему мовну модель.

Езра запевнив, що модель навчається зберігати притаманні людині тенденції під час симуляцій. Якщо хтось зазвичай уникає ризику, а модель раптом показує його як ризикованого гравця, це означає, що «ціль не досягнута», — пояснив він структуру винагороди моделі під час навчання.

42AI три роки розробляла свій підхід, поєднуючи психологічні дослідження з нейронаукою та генетикою. До команди долучилися експерти з психології, ПТСР, а також лауреат Нобелівської премії з хімії 2011 року Ден Шехтман.

Ґал-Ор розповів, що команда спочатку вивчила тисячі людей через психологічні тести та поведінкові сценарії. Потім додали державні та біобанківські дані, що охоплюють понад 2 мільйони людей. Наразі їхні клієнтські дані охоплюють майже 30 мільйонів осіб.

Під час впровадження моделі вона аналізує наявні дані клієнтів, зокрема транзакції та дзвінки до служби підтримки. Ґал-Ор наголосив, що системі не потрібна персонально ідентифікована інформація, адже «модель ніколи не знає, хто ця людина». Однак, схоже, компанія все ж створює індивідуальні профілі поведінки на основі пов’язаної активності клієнтів.

У прогнозуванні ринкових угод 42AI стверджує, що її модель досягає 98% точності. Однак Ґал-Ор уточнив, що це показник того, чи входять торговельні потоки в прогнозований діапазон, а не точне передбачення кожної угоди. Він також зазначив, що модель стабільно досягає F1-оцінки 0.8-0.85 для прогнозування напрямку та обсягу торгів. (F1-оцінка — це метрика машинного навчання, яка вимірює, наскільки добре модель класифікації може збалансувати правильні прогнози з помилковими спрацюваннями та пропущеними подіями).

«Модель не може працювати всюди, оскільки це все ще машина в коробці», — зауважив Ґал-Ор. «Існує природна стеля, тому що ви насправді не маєте доступу до всього, що переживає людина». Езра додав, що точність системи знижується, коли вона не враховує важливий контекст ситуації, наприклад, якщо людина змінює свої торговельні рішення на основі поради друга чи колеги.

Ґал-Ор повідомив, що 42AI співпрацює з 10 великими брокерськими компаніями, які використовують її для управління ліквідністю, маржинальними вимогами та хеджуванням ризиків. Компанія залучає нових клієнтів і генерує понад «сімзначну» виручку, хоча точну суму він не уточнив. Клієнти платять стартапу фіксовану ставку або відсоток від вартості, яку платформа допомагає їм отримати. Він стверджує, що одна брокерська компанія отримала приблизно 30 мільйонів доларів додаткової вартості завдяки динамічному хеджуванню.

Посівне фінансування у розмірі 62,5 мільйона доларів надійшло від засновників та Infinity Group протягом трьох років, і, за словами Ґал-Ора, не було залучене виключно від зовнішніх інвесторів. Infinity заснував його батько, Амір Ґал-Ор, який також є головою правління та співзасновником 42AI. Зараз компанія планує залучити додаткові кошти.

Окрім фінансів, 42AI досліджує застосування своєї моделі в іграх, запобіганні шахрайству та кібербезпеці. В майбутньому компанія хоче використовувати її, щоб допомогти роботам та ШІ-агентам розуміти людей. Але це може зайняти час: Езра визнав, що модель потребує навчання на правилах та контексті для кожної нової галузі.

Як і будь-які інструменти ШІ, технологія 42AI має потенційно тривожний аспект: якщо брокерська компанія може передбачати дії своїх клієнтів, що завадить комусь використати ці знання на свою користь? Езра визнав, що це «обґрунтоване занепокоєння», коли він підняв це питання. Засновники посилалися на регулювання, моніторинг та внутрішній етичний комітет, хоча не пояснили, що, якщо щось, завадить їхнім клієнтам використовувати технологію для отримання переваги над тими, чиї профілі створюються.

Однак Аміт Ґал-Ор висловив упевненість, що технологія може допомогти вирішити ці ризики. «Ми дуже пишаємося тим, що насправді є частиною рішення; ми є рішенням цієї проблеми», — сказав він.

Інформація підготовлена на основі матеріалів: techcrunch.com