42AI вышла из скрытого режима с $62,5 млн и моделью мира, предсказывающей поведение людей

Как устроена модель

Генеральный директор и сооснователь 42AI Ами́т Галь-Ор объяснил TechCrunch, что поведение людей не бывает полностью предопределённым: оно складывается из вероятностей. По его словам, у людей есть устойчивые психологические склонности, которые влияют на решения даже при изменении обстоятельств. Стартап пытается измерить эти особенности и представить их в виде данных, понятных модели.

Сооснователь и технический директор Эхуд Эзра добавил, что через неделю человек может вести себя иначе, но его склонности всё равно будут проявляться в определённых ситуациях с той или иной вероятностью. Модель, по замыслу компании, показывает вероятность конкретного решения.

42AI пытается определить внутренние мотивы людей, а не просто продолжить закономерности из их прошлых действий. Для этого система изучает реакции на события, которые могут казаться не связанными друг с другом. У инвесторов и трейдеров это, например, прохождение процедур KYC, регистрация в сервисе, звонки в поддержку, денежные переводы и торговля акциями.

Эзра рассказал, что на начальном этапе компания анализирует тональность речи, голос и другие взаимодействия клиента с поддержкой или отделом продаж, в том числе частоту звонков. Затем эти данные поступают в модель. Позже система учитывает, как и когда человек покупает и продаёт активы, а также ситуацию на рынке.

Эзра пояснил, что модель стремится понять, как человек воспринимает мир: в такой модели каждый человек и есть отдельный мир.

Наблюдения переводят в математические представления черт человека, а затем передают трансформерной модели мира. Она рассчитывает вероятности возможных решений в разных обстоятельствах. Для генерации объяснений к прогнозам компания использует отдельную языковую модель.

По словам Эзры, при симуляциях модель учится сохранять устойчивые склонности человека. Если тот обычно избегает риска, но модель вдруг начинает считать его склонным к риску, значит, цель обучения достигнута неправильно. Именно так, объяснил Эзра, устроены вознаграждения при обучении модели.

На каких данных обучали систему

42AI разрабатывала этот подход три года. В работе объединили психологические исследования, нейронауку и генетику, а также советы специалистов по психологии и посттравматическому стрессовому расстройству и Дэна Шехтмана, лауреата Нобелевской премии по химии 2011 года.

Сначала команда изучила тысячи людей с помощью психологических оценок и сценариев поведения. Позже она добавила государственные данные и сведения биобанков, охватывающие более 2 млн человек. По словам Галь-Ора, наборы данных клиентов с тех пор выросли почти до 30 млн человек.

В реальных проектах система анализирует уже имеющиеся записи о клиентах, включая транзакции и звонки в поддержку. Галь-Ор отметил, что модели не нужны персональные данные, и заявил, что она не знает, кто именно этот человек. При этом компания, судя по всему, всё же составляет индивидуальные поведенческие профили на основе связанных между собой действий клиентов.

Точность и ограничения

Для прогнозирования рыночных сделок 42AI заявляет о точности 98%. Однако Галь-Ор уточнил: эта цифра скорее показывает, попадает ли поток сделок в предсказанный диапазон, а не то, удалось ли верно предсказать каждую отдельную сделку.

По словам Галь-Ора, при прогнозировании направления и объёма торгов модель стабильно получает оценку F1 от 0,8 до 0,85. Эта метрика в машинном обучении показывает, насколько хорошо модель классификации сочетает верные прогнозы с учётом ложных срабатываний и пропущенных событий.

У системы есть естественный предел: она не может знать всего, что происходит с человеком. Эзра добавил, что точность снижается, если модели недостаёт важного контекста. Например, человек может изменить торговую стратегию, прислушавшись к совету друга или коллеги.

Клиенты и выручка

По словам Галь-Ора, 42AI работает с 10 крупными брокерскими компаниями. Они используют систему для управления ликвидностью, требованиями к марже и рисками хеджирования. Стартап подключает новых клиентов и уже получает выручку более чем в семь цифр, но точную сумму Галь-Ор не назвал.

Клиенты платят фиксированную сумму или процент от выгоды, которую им приносит платформа. Галь-Ор заявил, что одна брокерская компания получила около $30 млн дополнительной выгоды благодаря динамическому хеджированию.

Финансирование и новые направления

Посевное финансирование в размере $62,5 млн поступало в течение трёх лет от основателей и Infinity Group. По словам Галь-Ора, вся эта сумма не была привлечена от внешних инвесторов. Infinity основал его отец Амир Галь-Ор, который также стал председателем совета директоров 42AI и сооснователем компании. Теперь 42AI планирует привлечь дополнительные средства.

Помимо финансов, компания изучает применение модели в игровой индустрии, борьбе с мошенничеством и кибербезопасности. В будущем 42AI хочет помочь роботам и ИИ-агентам лучше понимать людей. Но для каждого нового направления модель сначала нужно обучать его правилам и контексту, признал Эзра.

Риски для клиентов

Технология может вызвать вопросы: если брокерская компания способна предугадать действия клиентов, ничто ли не помешает ей использовать эти знания в собственных интересах? Эзра признал, что это обоснованное опасение. Основатели сослались на регулирование, мониторинг и внутренний комитет по этике, но не объяснили, что именно помешает клиентам применять технологию для получения преимущества над людьми, чьё поведение она анализирует.

Галь-Ор при этом выразил уверенность, что технология может помочь справиться с такими рисками. Он заявил, что компания считает себя частью решения этой проблемы.