Нейронные сети в составе больших языковых моделей (LLM) более точно предугадывают инфляционную динамику, чем экономисты, пришли к выводу в исследовании «Искусственный интеллект и прогнозирование инфляции» ФРС США, на которое ссылаются «Ведомости». В нем эксперты регулятора сравнили прогнозы ценовой динамики в США, составленные моделью PaLM (Google), с ожиданиями в «Обзоре профессиональных прогнозистов» от ФРС на промежутке 2019−2023 годов.
При прогнозировании инфляции модель демонстрирует гораздо меньшие значения среднеквадратичной ошибки (MSE), чем прогнозисты регулятора. Так, для PaLM средний показатель отклонения за 2019−2023 годы составил 3,02, в то время как для экспертного прогноза — 5,70.
Языковая модель с меньшей точностью предсказывает инфляцию на краткосрочном горизонте: при прогнозировании показателя для текущего квартала величина MSE у PaLM составила 0,39, у экспертов — 0,29. Однако ценовую динамику на долгосрочной перспективе нейросеть оценивает точнее: PaLM демонстрировала MSE в 7,87, когда давала прогноз на аналогичный квартал следующего года (например, когда прогнозировала инфляцию в I квартале 2021 года, «находясь» в I квартале 2020), для экспертов показатель при этом составлял 13,79, то есть в 1,75 раза больше.
Эксперты ФРС отмечают, что ответы LLM могут быть непредсказуемы — они могут отличаться при различных формулировках одного и того же запроса, а также может возникнуть проблема «черного ящика»: когда внутреннее содержание системы наблюдателю неизвестно, ему доступны только «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы. И все же авторы доклада уверены, что большие языковые модели могут быть использованы экспертами как мощный и относительно недорогой инструмент для прогнозирования основных макроэкономических показателей.
