هل يلحق الذكاء الاصطناعي بفقاعة الـ"كريبتو"؟

بالنسبة لرئيس استراتيجية السياسات الكبرى في أكاديمي سكيوريتيز، لبيتر تشير، الأمر يبدو مختلفا، فهو مجرد "اختيار عقلاني" أن يقوم العملاء بالاستثمار في عدد قليل من الشركات الكبيرة.

وذكرت بلومبرغ في تقريرها أن مؤشر ناسداك 100 زاد للأسبوع الخامس على التوالي بنسبة 3.6٪، وتفوق على المؤشرات الأخرى في ظل المخاوف المستمرة بشأن ارتفاع أسعار الفائدة وحدوث ركود اقتصادي.

وبفضل توقعات مبيعات قوية من شركة إنفيديا التكنولوجية، أضافت الأسهم التكنولوجية السبعة الكبرى، بما في ذلك مايكروسوفت، وألفابيت، وأمازون، وميتا، وتسلا، 454 مليار دولار خلال خمسة أيام، مما دفع مؤشر ستاندرد أند بورز للارتفاع للأسبوع الثاني على التوالي.

قال الباحث مايكل مولاني إنها "شركات متينة، فلن تتعرض للإفلاس، رغم أن الناس بدأوا في دفع أسعار مبالغ فيها لشراء أسهمها"، وتابع: "ما يحصل يبدو أنه من ضروب الجنون".

يسود السوق تحذيرات من أن هذا النوع من التركيز على الأسهم التكنولوجية سيضر بالبورصة.

آخر هذه التحذيرات أتت من أفضل استراتيجي في مورغان ستانلي، مايك ويلسون، وفق بلومبرغ، الذي اعتبر هذا التدافع على الأسهم التكنولوجية أنه سببا لعدم قدرة الأسهم على مواصلة التقدم.

بالنسبة لآخرين، فإن الارتفاع المستمر للأسهم الكبيرة السبعة ليس قضية ذات أهمية أو طريقة لتحقيق الثروة.

استند ما يقارب ثلث مستثمري العملات المشفرة الجدد خلال عام 2022 على تحفيز أحد الأصدقاء للاستثمار في مجال العملات الرقمية، حسب ما نقلت سي أن بي سي عن دراسة ساهمت فيها مؤسسة فيرنا لتعليم المستثمرين.

والخبراء يقولون إن شراء الأصول الرقمية بناء على توصية أحد الأصدقاء فحسب، من دون قناعة مسبقة ودراسة، قد يؤدي إلى مشكلات.

تجري هذه المشكلات نتيجة عدم فهم المرتكزين في استثمارهم على تحفيز أحد الأصدقاء لمخاطر وتقلبات العملات المشفرة، أو كيف تتناسب مع محفظة استثمارية متنوعة بشكل جيد.

واستند ما يقرب من ثلث المستثمرين الجدد في مجال العملات المشفرة خلال عام 2022، 31٪ منهم، على اقتراح صديق كمحفز رئيسي للشراء، وفقا للدراسة. وكانت توصيات الأصدقاء هي المحفز الأول لمشتري العملات الرقمية الجدد.

وتقارن هذه الحصة بنسبة 8٪ من المستثمرين الجدد في الأصول التقليدية مثل الأسهم والسندات.

بعدما اعتبرت لفترة طويلة كثيرة المخاطر وباهظة الثمن، ارتفعت أسهم شركات القطاع التكنولوجي منذ اندلاع الأزمة المصرفيّة الأخيرة إلى حد باتت تعتبر ملاذا آمنا للمستثمرين.

وأوضح أنجيلو زينو من مكتب "سي إف آر إيه ريسيرتش" للدراسات والتحليل أن "المستثمرين يرون في هذه الشركات التكنولوجية ذات القيمة السوقية الكبرى وجهة آمنة في الوقت الحاضر"، وفق تقرير لفرانس برس خلال الأزمة في مارس.

ويتعارض ذلك مع الصورة التي لازمت القطاع التكنولوجي منذ انهيار "فقاعة الإنترنت" العام 2000، على أنه قطاع غالبا ما يبالَغ في تقييمه، وتوقعاته المالية غير مؤكدة وينطوي على الكثير من المفاجآت غير السارة.

وكذلك، بات العالم الرقمي راسخا في حياة الأفراد، خلافا لما كان عليه الوضع في العام 2000.

إلى هذه العناصر البنيوية تضاف عوامل ظرفية وفرت وضعا مثاليا لم يكن متوقعا لأسهم هذا الاقتصاد الجديد.

ومن بين الأطراف الذين توجهوا إلى هذه الأسهم اختار عدد كبير التخلي عن القطاع المالي إذ لا يُعرف أي مصرف يواجه أزمة وأي نبأ يمكن أن يرد مساء أحد الأيام بشأن تدابير طارئة، وفق ما نقلت فرانس برس وقتها.

تدمج شركات تكنولوجية عدة الذكاء الاصطناعي مع منتجاتها الخاصة.

يوافق 94٪ من قادة الأعمال على أن الذكاء الاصطناعي سيكون حاسما لنجاح شركاتهم على مدى السنوات الخمس المقبلة، وفقا لاستطلاع Deloitte الأخير.

لذلك تعدد سي أن بي سي بعض المصطلحات الضروري فهمها إذا كان الشخص مهتما بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي:

• التعلم الآلي

رغم أن التعلم الآلي يبدو جديدا، إلا أن المصطلح صاغه رائد الذكاء الاصطناعي آرثر صموئيل خلال عام 1959.

وعرفه صموئيل بأنه قدرة الكمبيوتر على التعلم من دون أن تتم برمجته بشكل صريح.

للقيام بذلك، يتم تغذية الخوارزميات بمجموعات كبيرة من البيانات ويتم تدريبها على تحديد الأنماط داخل كل مجموعة. من الناحية النظرية، يمكن للخوارزميات بعد ذلك تطبيق نفس عملية التعرف على الأنماط على مجموعة بيانات جديدة.

على سبيل المثال، يستخدم Spotify التعلم الآلي لتحليل الموسيقى التي يستمع إليها والتوصية بفنانين مشابهين أو إنشاء قوائم تشغيل.

• نموذج اللغة الكبير

هو خوارزمية تتعلم كيفية التعرف على النصوص وأنواع المحتوى الأخرى وتلخيصها وإنشائها بعد معالجة مجموعات ضخمة من البيانات.

• الذكاء الاصطناعي التوليدي

نماذج اللغات الكبيرة هي نوع من الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الذكاء القادر على إنشاء محتوى على شكل نص أو فيديو أو صوت مثلا.

ومن أجل تحقيق ذلك، تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التعلم الآلي لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة والاستجابة لمدخلات المستخدم بمحتوى جديد.