Штучний інтелект може робити багато речей. Аналіз ринку — не один із них (Ще)

Питання

Іноді всі акції падають, як у 2008 році. Інколи, як із компаніями зростання у 2022 році, певний стиль інвестування відступає. Інколи, як із енергетичними акціями у 2015 році, галузь занурюється. Але до перших шести тижнів цього року я ніколи не пам’ятав, щоб десятки, здавалося б, несхожих компаній раптово зазнали падіння, поводячись вперше як єдине ціле.

Цю рідкість, яку спостерігачі назвали «продажем софту», справедливо домінувала в останніх заголовках. Зацікавившись, чи зможе модель штучного інтелекту повністю оцінити унікальність цього випадку — а також усвідомити свою роль у цій різанині, враховуючи, що продаж відбувся через побоювання інвесторів, що AI порушить бізнес цих компаній — я показав ChatGPT 5.2 графік нижче.

		Загальний дохід за рік
	



		(До 13 лютого 2026 року)

Джерело: Morningstar Direct. Дані станом на 13 лютого 2026 року. Завантажити CSV.

Разом із ілюстрацією я надав таку інструкцію: «Я додав графік, що показує загальний дохід за рік шести інвестицій станом на 13 лютого. У одному абзаці, будь ласка, скажіть найважливішу — і конкретну — історію, яку ілюструють ці показники.»

Відповідь

Ось відповідь ChatGPT:

Головна історія — це різке та дуже вибіркове переоцінювання ризику: довгострокові казначейські облігації США зросли майже на 3%, тоді як загальний ринок акцій США залишився стабільним, але кілька економічно чутливих і раніше високовартісних компаній зростання — Experian EXPGY, Expedia EXPE, Salesforce CRM, і StubHub STUB — впали приблизно на 25% до 32%. Ця модельна картина яскраво свідчить про те, що інвестори змістилися у бік безпеки та передбачуваних грошових потоків, одночасно зменшуючи оцінки компаній, ціни яких значною мірою залежали від майбутніх очікувань зростання, а не від стабільності поточних прибутків. Іншими словами, ринок не зазнав широкого падіння; натомість він став більш вибірковим, нагороджуючи активи з довгим терміном, такі як казначейські облігації, і різко переоцінюючи акції, чия вартість була найбільш чутливою до змін відсоткових ставок, економічної невизначеності або ризик-толерантності інвесторів.

Вітер!

На моє здивування, питання пролетіло повністю повз модель. Не лише ChatGPT ігнорував значущість продажу софту, але й навіть не усвідомлював, що ця подія сталася.

(Примітка: я поставив те саме питання трьом іншим моделям AI: Perplexity, Copilot і Gemini. Вони також пропустили факт, що всі чотири акції були зруйновані з однієї й тієї ж причини.)

Більше того, відповідь, яку дала модель, була спотвореною. Я зроблю короткий аналіз, оскільки головна помилка полягала у неспроможності моделі побачити патерн, а не у деталях відповіді, але коротко:

1. Спочатку ChatGPT заявив, що ці чотири акції впали через те, що компанії, ціни яких значною мірою залежали від майбутнього зростання, показали погані результати за цей період. Потім, через один речення, він написав, що активи з довгим терміном були нагороджені ринком.

Кожна курсивом виділена фраза описує акції з ростом. Тобто відповідь моделі прямо суперечить сама собі. Це означає, що або «мислення» ChatGPT було настільки заплутаним, що він не усвідомлював, що одне речення суперечить іншому, або помилково вважав, що акції з ростом не мають довгого терміну.

(Це був перший варіант, бо коли я запитав у моделі пізніше, чи є акції з ростом чутливими до довгого терміну, вона відповіла так, що так, дуже.)

2. Відповідь ChatGPT описує ці чотири акції як «економічно чутливі». Ну, тепер. Як сам ChatGPT визнає, бізнес-операції Salesforce і Experian є відносно стійкими до рецесії.

Але що б там не було. Головна проблема — тема економічної чутливості є безглуздою. Відсоткові ставки стабільні, індикатори рецесії не активні, а аналітики з Уолл-стріт прогнозують 14% зростання прибутків S&P 500 у 2025 році. В результаті інвестори не продають економічно чутливі компанії. Навпаки, енергетична та базова матеріальна галузі були одними з найкращих у цьому році на фондовому ринку.

Думки

Мій попередній досвід із ChatGPT був позитивним. Він створює чудові маршрути подорожей! Крім того, коли я у вільний час — для тесту, а не для публікації — просив модель написати короткі есе на прості інвестиційні теми, наприклад, важливість розподілу активів, вона робила це бездоганно. Ці завдання вже здебільшого зникли; AI-моделі завершать цей процес.

І, звісно, AI-моделі для професійних програмістів — це те саме, що паровий молот для Джона Генрі.

Тому я був здивований, наскільки погано моделі справлялися з аналізом ринку. Я знаю, що AI працює через розпізнавання патернів, що робить їх набагато кращими у повторенні вже оброблених даних або екстраполяції з дуже схожих даних, ніж у поясненні нових зв’язків. Я також знаю, що моделі часто потребують конкретних підказок, а моя запит був відкритим.

Але … пропустити патерн у середині лютого, після сотень тисяч слів, опублікованих про продаж софту? Не можу пояснити. Так само не можу зрозуміти, що ця невдача означає для майбутнього AI-моделей. Чи існують неминучі та нездоланні обмеження їхніх можливостей? Або це лише перешкода на шляху, яку можна подолати і згладити?

Питання без відповідей. Але їх варто обміркувати, враховуючи, наскільки впевнено багато спостерігачів прогнозують, що AI-моделі зможуть або не зможуть робити. Я сумніваюся, що вони знають.

Постскрипт

Минулого вікенду я оновив графік, щоб відобразити доходи за наступний тиждень, до 20 лютого, і знову поставив питання ChatGPT. (Числа майже не змінилися.) Цього разу модель дала краще відповідь.

Найчіткіша і найконкретніша історія полягає в тому, що це не загальне падіння ринку, а серйозне, акційно-специфічне руйнування, зосереджене у чотирьох окремих компаніях: у той час як довгі казначейські облігації зросли на 2.67% і широкий ринок США — на 1.32% з початку року, Experian знизилася на 21.87%, Expedia — на 28.18%, Salesforce — на 30.10%, а StubHub — на 30.82%. Ця різниця — приблизно 25-32 відсоткових пунктів між індексом і цими назвами менш ніж за два місяці — показує, що інвестори не тікають від акцій у цілому; натомість вони активно знижують ціну на певний підмножину акцій. Основна характеристика цих результатів — екстремальна дисперсія: середній ринковий показник помірно позитивний, але деякі високопрофільні компанії зазнали падінь рівня ведмежого ринку, тобто більшість болю зосереджена, а не системна.