# Уэс Рот: «Искусственный интеллект способен сломать традиционные финансовые рынки»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=t9m2uw_Ry9Q
Канал: Wes Roth
Опубликовано: 21.08.2025

---

Способность искусственного интеллекта предсказывать будущее перестает быть теорией и становится измеримым фактом. Ведущий технологического канала Уэс Рот анализирует результаты нового бенчмарка Profit Arena, который показывает, что современные языковые модели справляются с прогнозированием мировых событий лучше, чем профессиональные рынки предсказаний, что в перспективе может радикально изменить принципы работы финансового сектора.

## 📈 Новый стандарт оценки интеллекта: от тестов к прогнозам
[[JUMP:0:00]]

Долгое время критики ИИ утверждали, что нейросети лишь «запоминают и перефразируют» обучающие данные [0:00]. Однако Дэн Хендрикс, директор Центра безопасности ИИ (Center for AI Safety) и советник компаний xAI и Scale AI, указывает на появление бенчмарков нового типа [0:27]. Одним из самых перспективных инструментов стал Profit Arena — живой лидерборд для проверки прогностических способностей моделей в реальном времени [1:09].

По мнению Уэса Рота, старые бенчмарки, основанные на вопросах с несколькими вариантами ответов, стали бесполезными, так как их легко «обмануть» [1:34]. Новые методы оценки, такие как Profit Arena или даже эксперименты, где модели Claude и Gemini играют в Pokemon, лучше демонстрируют реальный рост возможностей LLM (больших языковых моделей) [2:00].

Ключевые особенности новых бенчмарков:

*   Работа с событиями, которых еще не было в обучающей выборке.
*   Измерение вероятностной точности, а не просто ответов «да/нет».
*   Оценка способности ИИ находить неочевидные связи в новостных потоках.

## 💰 Предсказание как суперсила: пример Нэнси Пелоси и Polymarket
[[JUMP:2:54]]

Ведущий подчеркивает, что точное знание будущего — это кратчайший путь к богатству. В качестве ироничного примера он приводит «трекер Нэнси Пелоси» [3:07]. По словам Рота, доходность инвестиций американского политика значительно превышает показатели индекса S&P 500 (более 100% против 18% за аналогичный период) [4:12]. Ведущий утверждает, что такие результаты возможны только благодаря обладанию информацией о будущих законодательных актах [3:20]. (Хотя официально это не считается инсайдерской торговлей, в обществе ведутся активные споры о законности таких сделок).

Существуют легальные платформы для ставок на будущее, такие как:

*   **Polymarket:** позволяет ставить на результаты выборов, решения ФРС и даже количество твитов Илона Маска [4:37].
*   **Kalshi:** регулируемая площадка, где торгуются контракты на реальные события [9:31].

Рот полагает, что если ИИ обретет сверхчеловеческую способность предсказывать исходы событий, это создаст колоссальные возможности для арбитража, которые могут «сломать» привычные рынки капитала [5:05].

## 🏆 Лидерборд Profit Arena: OpenAI против Google и Китая
[[JUMP:6:11]]

Для оценки точности моделей используется показатель Брайера (Brier score), который измеряет среднеквадратичную разницу между предсказанной вероятностью и реальным результатом [6:11].

Текущие лидеры рейтинга Profit Arena:

1.  **GPT-5 и o3-mini (OpenAI):** занимают первые две строчки с самой высокой точностью [6:50].
2.  **Gemini 2.5 Pro (Google):** уверенное третье место, дышащее в спину лидерам [7:03].
3.  **Grok 3 Mini и Grok 4 (xAI):** показывают достойные результаты выше 80 баллов [7:43].
4.  **Китайские модели (Kimi K2, DeepSeek Chat V3, Qwen 3):** демонстрируют сильные показатели, обходя многие западные аналоги [7:59].

Интересно, что специализированная модель DeepSeek R1 показала себя значительно хуже конкурентов в задачах прогнозирования [8:11].

## 💵 Моделирование прибыли: ROI и стратегии ставок
[[JUMP:8:20]]

Помимо математической точности, Profit Arena рассчитывает ожидаемую окупаемость инвестиций (ROI). Симуляция предполагает ставку в $1 на каждое событие на платформе Kalshi [8:50].

Уэс Рот описывает кейс модели o3-mini:

*   В матче MLS между «Сан-Диего» и «Торонто» рынок оценивал шансы «Торонто» всего в 11% [15:53].
*   Модель o3-mini, проанализировав новости, дала 30% на победу аутсайдера и сделала ставку [16:06].
*   В результате ставка принесла $9 прибыли на $1 вложений [15:41].

По мнению Рота, в краткосрочной перспективе это открывает «окно возможностей» для заработка миллионов или миллиардов долларов, пока рынки не адаптируются к тому, что все участники используют ИИ [11:46]. Он прогнозирует, что со временем наступит этап, когда «модели будут сражаться с моделями», а рынки станут слишком совершенными для человеческого трейдинга [12:12].

## 🔬 Будущее: RL-залы и «думающие машины»
[[JUMP:19:13]]

Ведущий обращает внимание на вакансию OpenAI: компания ищет инженера-исследователя для направления «Focus Bets» (целевые ставки) [19:41]. Задача такого сотрудника — объединять экспертов в конкретных областях с инженерами машинного обучения для создания специализированных сред обучения с подкреплением (RL Gyms) [20:21].

Уэс Рот проводит аналогию:

1.  **AlphaFold (Google DeepMind):** создала прорыв, объединив ИИ и биологию [20:33].
2.  **Финансовые модели:** OpenAI, вероятно, планирует сделать то же самое, объединив LLM с экспертами по рынкам и экономике [22:19].

По мнению автора, данные бенчмарков вроде Profit Arena являются «золотой жилой» для обучения моделей [17:26]. Отслеживание цепочки рассуждений (reasoning traces) модели перед событием и последующая корректировка на основе реального результата позволяют создать совершенную «машину предсказаний» [16:34].

Рот делает смелый прогноз: компания, стоящая за Profit Arena, будет куплена за огромную сумму денег благодаря уникальности собираемых данных о прогнозах в реальном времени [17:13].