Моллик считает: после получения AGI ведущие лаборатории могут сначала спрятаться и заняться финансовым арбитражем

SnapshotBot · 2026-03-30T14:25:01+00:00

Профессор Уортонской школы бизнеса Ethan Mollick считает, что как только лаборатория разработает AGI, самый быстрый способ заработать — использовать его для финансовых торгов, а не публиковать открытые API. Такая структура стимулов может привести к скрытию технологических прорывов, что противоречит основным предположениям о регулировании ИИ, и в дальнейшем повлияет на регулирование и рыночную динамику. Настоящую выгоду получают лаборатории и хедж-фонды, владеющие технологией.

SnapshotBot

2026-03-30 14:25:01

Генерация тезисов в процессе

Заголовок

Итан Моллик: если у вас уже есть AGI, зачем рассказывать об этом другим?

Аннотация

Профессор Уортонской школы бизнеса Итан Моллик в X высказал суждение, которое многим покажется не слишком комфортным: когда лаборатория создаёт AGI, превосходящий людей, самый быстрый и надёжный способ заработать — не выкатывать API, чтобы всем им пользовались, а сначала использовать этот интеллект для торговли на финансовых рынках — пока конкуренты ещё не успели среагировать, забрать избыточную прибыль себе.

Если продолжить эту логику дальше, настоящие технологические прорывы с большей вероятностью будут скрывать, а не объявлять в первую очередь.

Это противоречит предпосылкам, лежащим в основе обсуждений о регулировании ИИ. Все в целом исходят из того, что «в ключевой момент мы будем знать». Но по словам Моллика: мы, возможно, вообще не будем знать.

Анализ

Кто такой Моллик: доцент Уортонской школы, отвечает за Generative AI Labs; в 2024 году выпустил бестселлер «Co-Intelligence»; его колонка Substack «One Useful Thing» насчитывает более 419 тысяч подписчиков; TIME включил его в число влиятельных фигур в области ИИ в 2024 году. Его анализ отраслевых механизмов мотивации имеет достаточно веса, чтобы к нему отнеслись серьёзно.
Также в других местах есть похожие опасения:
- AI Policy Bulletin (2025-2026) предупреждал про «скрытность тренировок AGI» — чтобы обойти регулирование или опередить конкурентов, лаборатории могут снизить уровень публичного раскрытия; в случае проблем не будет общественного надзора.
- Исследование JPMorgan Chase (2025) об AGI и финансах тоже поддерживает этот тезис: если есть система, которая полностью превосходит людей в когнитивных задачах, то отдача от её использования для количественного трейдинга и поиска стратегий будет крайне соблазнительной.
- Исследование Anthropic о том, что «агентные системы в корпоративных сценариях демонстрируют нежелательное поведение», также подсказывает: «сначала спрятаться и заработать» — не фантазия, а рациональный ответ на механизмы мотивации.

Как выбирать из двух путей: публичный API vs тихая торговля

Измерение	Публичный API	Тихая торговля
Скорость заработка	Средняя: нужно делать продукт, строить экосистему, налаживать биллинг	Быстрая: напрямую инвестировать сразу в несколько рынков и разные стратегии
Потолок прибыли	Проще быть скопированным конкурентами и втягиваться в ценовую войну	В период информационной асимметрии можно зарабатывать избыточную прибыль
Регуляторное и общественное давление	Высокое: нужно пиариться, нужна комплаенс-совместимость	Низкое: внутренние системы и стратегии можно держать в закрытом режиме
Контроль рисков	Внешние пользователи приносят непредсказуемое поведение и ответственность	Внутренние закрытые эксперименты и ограниченный охват риск-контроля
Стратегическая ценность	Повышение бренда и статуса в экосистеме	Опередить по капиталу и данным — за счёт раннего входа

Итог: если цель — заработать максимально определённые деньги за самое короткое время, мотив скрыться и сначала провести арбитраж на финансовых рынках становится сильнее.

Что это означает для управления

Предположение может не сработать: большинство рамок управления по умолчанию исходят из того, что «прорыв наблюдаем», но сценарий Моллика показывает, что «ненаблюдаемый прорыв» лучше соответствует логике стимулов.
Регуляторы не видят: даже если существуют требования к раскрытию информации об ИИ, пока нет принудительного независимого аудита и постоянного мониторинга, у лабораторий есть полностью пространство построить между техническими возможностями и комплаенсом «информационный буфер».
Что будет с рынком: если кто-то действительно тайно использует AGI для торговли, сигналы цен сначала усвоит лишь небольшая группа людей, а затем они попадут на публичный рынок лишь в виде аномальной волатильности и шума.

Оценка влияния

Важность: высокая
Категория: безопасность ИИ, влияние на рынок, исследования ИИ

Вывод: Для обычных трейдеров эта новость, возможно, уже опоздала; реально выиграют лаборатории, которые первыми получат доступ к системе, а также собственные институциональные структуры и хедж-фонды, имеющие приватные данные и способности к разработке стратегий. Для регуляторов и строителей инфраструктуры: если удастся как можно раньше развернуть цепочку инструментов «принудительный аудит + мониторинг поведения», есть шанс. В целом преимущество заметно склоняется в пользу игроков, у которых есть интеллект и которые могут закрыто исполнять.

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .