Financial Times: Algoritmalar değişken piyasalar için kolaylıkla günah keçisi haline gelebilir

TSAI

Bilim kurgu dolu 1970'lerde hiçbir şey beni bilgisayarların insanların yapabileceği şeyleri yapma ve dünyayı iyileştirme potansiyeli kadar heyecanlandırmadı. Günümüzde uçakların havada tutulmasına, doktorların hastaları tedavi etmesine ve yatırımcıların portföyleri yönetmesine yardımcı olurken aynı zamanda insan stresini de azaltıyorlar.

Ancak birçok insan için bilgisayarların ve üzerinde çalışan algoritmaların nasıl çalıştığı ve bunları anlamanın neden önemli olduğu bir sır olarak kalıyor.

Algoritmalar bazen kötü bir üne kavuşur. Hiçbir sağduyu ya da mantığın onları harekete geçirmediği özerk "kara kutular" olarak hayal ediliyorlar. Algoritmaların mantıksızlıkları, insanların kusurlarına rağmen temel güvene sahip olduğu, algoritmaların ise insan tarzı akıl yürütmeden kopuk ve doğası gereği daha az güvenilir görüldüğü adil olmayan bir çifte standart yaratıyor.

Bu çifte standart nedeniyle, geleneksel yatırımcılar, bir insanın hisse senedi alma veya satma kararı ile bilgisayar tarafından yürütülen bir karar arasında temel bir fark görme eğilimindedir. Piyasalar istikrarsız hale geldiğinde, ani tepki, bunun nedeni olarak "algoritmaların" suçlanması olur.

O halde bir tanımla başlayalım: Algoritma, bilgisayarın takip etmesi için tasarlanmış, genellikle matematiksel olan bir dizi kuraldır. Şampuanınızın üzerindeki "Yıka, durula, tekrarla" talimatları bir algoritma örneğidir (her ne kadar kötü tasarlanmış olsa da; bilgisayarın saçınızı sonsuza kadar yıkamasına neden olur).

Algoritmalar saçınızı yıkamaktan çok daha karmaşıktır ancak özünde yalnızca talimatlardır. Çoğu durumda, insanlar aynı görevi (örneğin, düşük değerli hisse senetlerini belirlemek) daha yavaş ve daha pahalı bir şekilde gerçekleştirebilir ve çoğu zaman da gerçekleştirebilir. Tıpkı insan yatırımcılar gibi, algoritmalar da bunu sistematik olarak yapıyor, bu nedenle iyi yatırımların, kaybedilen yatırımlardan daha ağır basacağını umuyoruz. Elbette insanlarla algoritmalar arasında bazı önemli farklılıklar var.

Bunlardan en bariz olanı insanların kendilerini yorgun ve dikkatlerinin dağılmış hissetmesidir. Duygular ve önyargılar da devreye giriyor, özellikle de yüksek stresli durumlarda, insan motivasyonları bile her zaman yapıcı olmuyor.

Aynı zamanda algoritmalar, aşırı güvenin heyecanı veya kayıptan kaçınmanın eşlik ettiği korku olmadan, önyargı veya duygu olmadan talimatları yerine getirir. Baskı hiçbir zaman performanslarını etkilemez ve asla içgüdüleriyle hareket etmezler.

Bu, algoritmaların bazen kötü performans göstermediği anlamına gelmiyor. Özellikle makine öğrenimi gibi çok karmaşık uygulamalarda, bir algoritmanın sonuca nasıl ulaştığını tam olarak açıklamak zor olabilir. Daha da önemlisi, Daniel Kahneman, Amos Tversky ve diğerlerinin davranışsal psikoloji araştırmalarının gösterdiği gibi, insanlar da aynı eksikliklerden muzdariptir.

Temel fark, iyi tasarlanmış algoritmaların genellikle yinelemeli testlere ve iyileştirmelere tabi tutulmasıdır. Bir insan sürücüyü sürücüsüz bir arabayı kontrol eden yazılımla karşılaştırın. Bir insanın ehliyet sınavını geçmesi gerekir, ancak bu onun gerçek araba kullanma yeteneğini kanıtlamaz. Bu tek ölçümün ötesinde, yeni sürücülerimizin yolda ne yapacaklarını herkes tahmin edebilir.
Algoritmalar genellikle sürekli yinelenen testlerden ve iyileştirmelerden geçer.

Buna karşılık, kendi kendine giden araba algoritmaları, gidilen her kilometrede büyük verileri yakalar ve mühendisler bunu performansı artırmak için kullanır. Bu test etme ve doğrulama süreci açık uçludur ve bu nedenle mühendisler, algoritmalarının neyi yapıp neyi yapamayacağı konusunda daha yüksek düzeyde güvene sahiptir.

Bu yaklaşım (esasen bilimsel yöntem) neredeyse her türlü zor problemde ilerleme kaydetmenin en etkili yoludur. Hipotezler önermek ve bunları sağlam kanıtlara dayanarak sıkı testlere tabi tutmak, aslında karar vermenin bütünlüğünün bizim için mevcut olan tek garantörüdür. Dahası, bilimsel bir zihniyete sahip olmak, araştırma sürecinin hiçbir zaman sona ermeyeceği anlamına gelir; bilim insanları, verilerimizin ve yeteneklerimizin izin verdiği en iyi sonuçlara ulaşır, ancak daha iyi yanıtlara yönelik arayışımız, tanım gereği, hiçbir zaman sona ermez.

İster otonom araçlar ister yatırım yönetimi alanında olsun, bilimsel yöntemler algoritmaların güvenli ve etkili bir şekilde kullanılmasının anahtarıdır. Bu ve diğer alanlardaki algoritmalar, özerk kara kutular olmaktan ziyade, büyük miktarlarda veriyi ve bu verileri işlemek için güçlü altyapıyı kullanan deneyimli insanlar tarafından yapılan özenli araştırmaların sonucudur.

Bilimsel bir bakış açısıyla tasarlanan bu algoritmalar, önemli kararların yalnızca içgüdülere dayandığı ve genellikle en iyi ihtimalle ön kanıtlarla desteklendiği bir dönemden itibaren ileriye doğru atılmış büyük bir adımı temsil ediyor. Algoritmalar göründükleri kadar gizemli değildirler ve canavar olarak adlandırılmayı da hak etmezler.

Hem insanlar hem de algoritmalar düşük performans gösterebilse de, bu durum, belirli durumlarda algoritmaların doğal avantajlarını gölgelememelidir. Bunun yerine, sundukları inanılmaz miktarı kabul etmeli ve onları amaca uygun oldukları yerde kucaklamalıyız.