Soros przepowiada bańkę AI: żyjemy na rynku samospełniających się przepowiedni

Oryginalny tytuł: Busting the myth of efficient markets

Oryginalny autor: Byron Gilliam, Blockworks

Oryginalny przekład: AididiaoJP, Foresight News

Jak rynki finansowe mogą kształtować rzeczywistość, którą powinny jedynie mierzyć?

Istnieje ogromna różnica między racjonalnym „wiedzeniem” a osobistym „zrozumieniem”. To jak czytanie podręcznika fizyki w porównaniu z oglądaniem, jak ekipa „Pogromców mitów” wysadza bojler.

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” pokazali, jak ciśnienie może zamienić bojler w rakietę, która wystrzeli na 500 stóp w górę.

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

Pokaz bywa często silniejszy niż opowieść.

W zeszłym tygodniu Brian Armstrong przeprowadził dla nas praktyczną demonstrację „teorii refleksyjności” George’a Sorosa, z efektem, z którego ekipa „Pogromców mitów” mogłaby być dumna.

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

Na końcu spotkania powiedział: „Cały czas śledzę zakłady rynku predykcyjnego dotyczące naszej 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 zostać filozofem. Swoje sukcesy przypisuje odkryciu luki w „teorii efektywnego rynku”: „Ceny rynkowe zawsze zniekształcają fundamenty.”

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

Soros podał przykład boomu konglomeratów z lat 60.: inwestorzy wierzyli, że firmy te mogą tworzyć wartość poprzez przejmowanie mniejszych, dobrze prosperujących firm, więc podbijali ich ceny akcji, co z kolei umożliwiało tym konglomeratom faktyczne przejmowanie tych firm za zawyżone akcje, „realizując” wartość.

W skrócie, powstaje „ciągła i cykliczna” pętla sprzężenia zwrotnego: przekonania uczestników wpływają na wydarzenia, na które obstawiają, a te wydarzenia z kolei wpływają 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 netto aktywów, ponieważ sama premia czyni te akcje bardziej wartościowymi.

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

Według głównego nurtu, banki po prostu przeszacowały wartość nieruchomości jako zabezpieczenia kredytów, a inwestorzy przepłacili za instrumenty pochodne zabezpieczone tymi kredytami.

Czasami rzeczywiście chodzi tylko o błędną wycenę aktywów.

Ale Soros uważa, że ogromna skala kryzysu finansowego z 2008 roku wymaga wyjaśnienia przez „pętlę sprzężenia zwrotnego”: inwestorzy kupowali produkty kredytowe po wysokich cenach, co podnosiło wartość zabezpieczających je 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 rzeczywistości jednak one również przyczyniały się do tworzenia tej wartości.

Tak przynajmniej podręczniki wyjaśniają teorię refleksyjności Sorosa.

Brian Armstrong jednak nie poprzestał na wyjaśnieniach – przeprowadził praktyczną demonstrację, w stylu „Pogromców mitów”.

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

Obecna bańka wokół sztucznej inteligencji to miliardowa wersja eksperymentu Briana Armstronga, która pozwala nam zrozumieć ten mechanizm: 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 jeszcze więcej inwestorów do OpenAI…

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

Ale Soros ostrzegał też inwestorów, by nie wierzyli ślepo w tę samospełniającą się przepowiednię. Bo w ekstremalnych przypadkach bańki tempo wzrostu cen przewyższa tempo poprawy fundamentów.

Soros, analizując kryzys finansowy, napisał: „Pełny cykl dodatniego sprzężenia zwrotnego na początku się sam wzmacnia, ale ostatecznie osiąga szczyt lub punkt zwrotny, po którym zaczyna się sam wzmacniać w przeciwnym kierunku.”

Innymi słowy, drzewa nie rosną do nieba, a bańki nie będą się wiecznie powiększać.

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

Przynajmniej jednak wiemy już, że ceny rynkowe mogą sprawić, że coś się wydarzy – tak jak kilka słów wypowiedzianych podczas telekonferencji wynikowej.

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