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2026-02-21 00:53:00
- VGのコメンテーターは、石油基金のAIへの熱意が主要なリスクを覆い隠す可能性があると信じている。
- 少額の節約では、システムの障害や能力の喪失のリスクを上回ることはありません。
- 私たちは結果よりもプロセスを重視します。これはコメントです。
- コメントは作者の立場を表します。
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石油ファンドマネージャー ニコライ・タンゲン は “気合が入った» と彼はある言葉でこう言っている。 E24でのインタビュー 今週。
彼は人工知能について話します。
そして「」のような言葉を使います。非常に緊迫感がある” そして “緊急警報»。
2 年前、彼は Open-AI マネージャーのサム アルトマンをゲストとして迎えました。 自分のポッドキャスト。
それ以来、彼は率直な AI エバンジェリストになりました。
彼は現在、AI を使用してファンドの生産性を年間 20% 向上させたいと考えています。
それは何の問題もありません。
ノルウェーのビジネス界に対し、枠組みの条件について大騒ぎするのをやめるよう訴えるとき、彼は伝道者となる。会社のあらゆる活動に AI を導入する»。
すべての企業が真っ先にそれに取り組むべきでしょうか?
できればそうではありません。
良い会社: 石油ファンドマネージャーのニコライ・タンゲン氏は、2 年前に Open-AI/ChatGPT マネージャーのサム・アルトマン氏をポッドキャストに招待しました。写真: スクリーンショット、Norges Bank Investment Management – YouTube。
意図は良いです。
AIに夢中になっても大丈夫。人工知能の危険性を過小評価するのはあまり良くありません。
特に、それがノルウェー人の貯蓄、ひいてはノルウェー人の将来に責任を負っている男性からのものである場合にはなおさらです。
Tangen の生産性は 20% 向上する可能性があります。
彼が危険にさらしているのは、組織の知識を失うことです組織の知識組織の知識: これは、組織によって長期にわたって蓄積された集合的な経験、スキル、知識を指し、AI などのテクノロジーに依存しすぎると失われる可能性があります。
短期的には、従業員は分析と意思決定により多くの時間を費やすことができます。
何百ページものレポートを読むなどの「退屈な」タスクに取り組むのではなく。
しかし、長期的には、若手アナリストは専門的な深い直観を養うために必要なトレーニングの量を失う可能性があります。
これにより、能力のギャップが生じる可能性があります。
でも丹元は占拠していないようです。 «このファンドは主に技術的背景を持つ人材を雇用しています» とE24に書いてあります。
この一方的な焦点により、石油基金はさらに脆弱になる可能性があります。
AI により、小さなデータ エラーやハッキングが壊滅的な結果をもたらす可能性があります。
一流の研究者たちは現在、AI が「ヒンデンブルクの瞬間»。
1937 年の飛行船事故は飛行船業界全体を壊滅させました。
タンゲンはこれについてほとんど、あるいはまったく何も語っていません。
あるいはAIが引き起こす「デジタルパニック」の危険性について。
石油基金では株を取引する人もいるが、通知や予測にはAIが使われている。
金融市場の多くのプレーヤーが同じデータに基づいてトレーニングされた AI を使用すると、同時に同じように反応する可能性があります。
AI は、市場の混乱や最悪の場合、暴落を引き起こすために自分で売りボタンを押す必要はありません。
また、証券取引所での売買の終了を伴うオフボタンが存在する場合でも、依然として多大な損害が発生する可能性があります。
リスクは方程式の片側にすぎません。
ゲインは2番目です。場合によっては、計算されたリスクを取る価値がある場合もあります。
石油基金にそのようなことが当てはまるかどうかは、やや不透明です。
ここで、簡単な計算を行う価値があります。
タンゲン氏はE24に対し、AIを導入することで取引コストを「数十億ドル節約」していると語った。
私 外国メディア 彼はもっと正確です。同氏は昨年、AIの利用により10億クローネを節約できたと報告し、年間40億クローネを節約することが目標だと述べた。
何十億ドルも節約できるというのは素晴らしいことです。
同時に、貯蓄額はファンド価値の 0.02% であることに留意することをお勧めします。
それは効率です。
ホーカスポーカスではありません。
オルジェフォンデットは、世界中に広がる約 7,200 社の株式を保有しています。読んで評価すべき膨大な量の文書と情報があります。
Tangen は、言語モデルの使用を導入しました。言語モデル言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解して生成できる高度な AI システムであり、大量のテキスト データの分析に使用されます。 (LLM) および電子文書レビュー。それは機械学習につながります 機械学習 機械学習: これは、タスクごとに明示的にプログラムされずに、コンピューターがデータから学習して時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる人工知能の一種です。およびパターン認識パターン認識パターン認識: これは、AI がデータ内のパターンを識別するプロセスであり、将来の傾向やイベントを予測するために使用できます。分析作業中。
AI は同じ仕事をより速く実行することに非常に優れており、効率を高め、管理コストを削減します。
これは正しく、石油基金が恩恵を受けるためにも重要です。
節約されたお金は、ノルウェーとノルウェー人にとって稼いだお金です。
しかし、それはファンドが自動的に賢くなるという意味ではありません。
なぜなら、AIが株式取引で市場に勝つという文書は現時点ではほとんどないからだ。これはより高い収益につながります。正のアルファは超過リターン (スキル) を示し、負のアルファはアンダーパフォーマンスを示します。市場の動きで説明できる範囲を超えています。
近年、石油ファンドは、それが測定される広範な市場に対して測定される超過収益が弱いかマイナスになっています（参照指数、参照指数、参照指数：これは、投資またはポートフォリオのパフォーマンスを比較するために使用される基準または尺度です。）。
AIの利用は石油基金に限ったものではない。世界金融市場のユニークな点は、ニコライ・タンゲン氏のオープンな熱意です。
推定によると、 株式取引の 60 ～ 70% 世の中ではアルゴリズムを使って行われています。
資産運用会社の 91% がポートフォリオの構築と分析に AI を使用しているか、使用する予定です。 昨年のデータを示しています。これは 2023 年の 55% から大幅に増加しています。
彼らは皆一緒にそれをやっている、もちろん石油基金が遅れをとるわけにはいかない。
しかし、誰もが同じ AI モデルを使用すると、利点は失われ、金融業者が好んで呼ぶものを「アルファ衰退アルファ衰退アルファ衰退: これは、多くの場合、複数の主体が同じ戦略を使用するために、時間の経過とともに超過利益を生み出す投資戦略の能力が低下することを表す金融用語です。」
人工知能を使用することに何も問題はありません。
しかし、リスクが全体的なものである一方で、節約された数十億ドルが 100 分の 1 パーセントに達した場合、結果よりもプロセスを祝うべきかどうかを問う必要があります。
これはコメントです。コメントは作者の立場を表します。
#シャジアマジッドがニコライタンゲンの #への熱意について語る危険を過小評価する