Soros przepowiada bańkę AI: Żyjemy na rynku samospełniających się przepowiedni

Gdy rynek zaczyna „mówić”: eksperyment z raportem finansowym i bilionowa przepowiednia AI.

Autor: Byron Gilliam

Tłumaczenie: AididiaoJP, Foresight News

W jaki sposób rynki finansowe kształtują rzeczywistość, którą powinny jedynie mierzyć?

Istnieje ogromna różnica między „wiedzieć” racjonalnie a „rozumieć” poprzez doświadczenie. To jak czytanie podręcznika fizyki w porównaniu z oglądaniem, jak w „Pogromcach mitów” eksploduje podgrzewacz wody.

Podręcznik powie ci: podgrzewanie wody w zamkniętym systemie powoduje wzrost ciśnienia hydraulicznego z powodu rozszerzania się cieczy.

Rozumiesz tekst, pojmujesz teorię przemian fazowych.

Ale „Pogromcy mitów” pokazują, jak ciśnienie może zamienić podgrzewacz wody w rakietę, która leci na 500 stóp w górę.

Dopiero oglądając wideo, naprawdę pojmujesz, czym jest katastrofalna eksplozja pary.

Pokaz bywa znacznie bardziej przekonujący niż opowieść.

W zeszłym tygodniu Brian Armstrong zademonstrował nam teorię „refleksyjności” George’a Sorosa w praktyce – w sposób, z którego zespół „Pogromców mitów” byłby dumny.

Podczas telekonferencji wynikowej Coinbase, po odpowiedzi na pytania analityków, Brian Armstrong wypowiedział dodatkowe słowa. Były to słowa, na które gracze rynków predykcyjnych obstawiali, że je wypowie.

Na koniec spotkania powiedział: „Cały czas śledziłem zakłady na rynkach predykcyjnych dotyczące tego, co powiem podczas tej konferencji wynikowej. Teraz chciałbym dodać kilka słów: bitcoin, ethereum, blockchain, staking i Web3.”

Moim zdaniem to żywa demonstracja działania większości rynków finansowych, zgodnie z teorią George’a Sorosa: ceny rynkowe wpływają na wartość aktywów, które wyceniają.

Zanim Soros został miliarderem i menedżerem funduszu hedgingowego, chciał być filozofem. Swoje sukcesy przypisuje odkryciu luki w „teorii efektywnego rynku”: „Ceny rynkowe zawsze zniekształcają fundamenty”.

Rynki finansowe nie są, jak się powszechnie uważa, jedynie biernym odzwierciedleniem fundamentów aktywów – one aktywnie kształtują rzeczywistość, którą powinny mierzyć.

Soros podał przykład mody na konglomeraty z lat 60.: inwestorzy wierzyli, że firmy te mogą tworzyć wartość poprzez przejmowanie mniejszych, dobrze zarządzanych spółek, więc podbijali ich ceny akcji, co z kolei umożliwiało tym konglomeratom faktyczne przejmowanie tych firm po zawyżonych cenach, „realizując” wartość.

Krótko mówiąc, powstała „ciągła i cykliczna” pętla zwrotna: przekonania uczestników wpływały na wydarzenia, na które obstawiali, a te wydarzenia z kolei wpływały na ich przekonania.

W dzisiejszych czasach Soros mógłby podać przykład firmy takiej jak MicroStrategy. Jej CEO, Michael Saylor, sprzedaje inwestorom właśnie tę logikę: powinniście wyceniać akcje MicroStrategy z premią powyżej wartości aktywów netto, ponieważ sama premia czyni akcje bardziej wartościowymi.

Soros napisał w 2009 roku, że analizując kryzys finansowy za pomocą teorii refleksyjności, wskazał na podstawowy błąd: przekonanie, że „(wartość nieruchomości) jako zabezpieczenia nie zależy od dostępności kredytu”.

Pogląd główny głosił, że banki po prostu przeszacowały wartość nieruchomości jako zabezpieczenia kredytów, a inwestorzy przepłacili za instrumenty pochodne oparte na tych kredytach.

Czasami tak rzeczywiście jest – to po prostu błędna wycena aktywów.

Ale Soros uważał, że ogromna skala kryzysu z 2008 roku wymaga wyjaśnienia poprzez „pętlę zwrotną”: inwestorzy kupowali produkty kredytowe po wysokich cenach, co podnosiło wartość zabezpieczeń (nieruchomości). „Gdy kredyt staje się tańszy i łatwiej dostępny, aktywność gospodarcza rośnie, a wartość nieruchomości idzie w górę.”

Rosnąca wartość nieruchomości z kolei zachęcała inwestorów kredytowych do płacenia jeszcze wyższych cen.

Teoretycznie ceny instrumentów pochodnych, takich jak CDO, powinny odzwierciedlać wartość nieruchomości. W praktyce jednak one również przyczyniały się do tworzenia tej wartości.

Tak przynajmniej podręczniki wyjaśniają teorię refleksyjności Sorosa.

Brian Armstrong jednak nie poprzestał na wyjaśnieniu – on ją zademonstrował, w stylu „Pogromców mitów”.

Wypowiadając słowa, na które ludzie obstawiali, udowodnił, że przekonania uczestników (rynek predykcyjny) mogą bezpośrednio kształtować rezultat (to, co faktycznie powiedział) – dokładnie o to chodziło Sorosowi, mówiąc, że „ceny rynkowe zniekształcają fundamenty”.

Obecna bańka na rynku sztucznej inteligencji to bilionowa wersja eksperymentu Briana Armstronga, która pozwala nam zrozumieć tę lekcję: ludzie wierzą, że AGI zostanie osiągnięte, więc inwestują w OpenAI, Nvidia, centra danych itd. Te inwestycje sprawiają, że AGI staje się bardziej prawdopodobne, co przyciąga kolejnych inwestorów do OpenAI…

To doskonale ilustruje słynne twierdzenie Sorosa o bańkach: kupuje się, bo kupowanie podnosi cenę, a wyższa cena poprawia fundamenty, co przyciąga kolejnych kupujących.

Ale Soros ostrzegał też inwestorów, by nie wierzyli ślepo w takie samospełniające się przepowiednie. Bo w ekstremalnych przypadkach bańki tempo wzrostu cen przewyższa tempo poprawy fundamentów.

Soros, analizując kryzys finansowy, napisał: „Pełna pozytywna pętla zwrotna na początku się samonapędza, ale ostatecznie osiąga szczyt lub punkt zwrotny, po którym zaczyna się samonapędzać w przeciwnym kierunku.”

Innymi słowy, drzewa nie rosną do nieba, a bańki nie pęcznieją w nieskończoność.

Niestety, nie przeprowadzono jeszcze eksperymentu w stylu „Pogromców mitów”, który by to zademonstrował.

Przynajmniej jednak wiemy już, że ceny rynkowe mogą powodować wydarzenia – tak jak kilka słów wypowiedzianych podczas telekonferencji wynikowej.

A zatem, czy AGI (sztuczna inteligencja ogólna) nie może działać na tej samej zasadzie?