Krongkwun Rithiwong
42AI สตาร์ตอัปจากอิสราเอลเปิดตัวพร้อมระดมทุนรอบ Seed มูลค่า 62.5 ล้านดอลลาร์ พัฒนา AI ทำนายพฤติกรรมมนุษย์ นำร่องใช้งานในกลุ่มโบรกเกอร์การเงิน
42AI พัฒนา AI ทำนายพฤติกรรมมนุษย์ พร้อมระดมทุน 62.5 ล้านดอลลาร์
หาก AI สามารถคาดเดาสิ่งที่คุณกำลังจะทำล่วงหน้าก่อนที่คุณจะตัดสินใจ แม้จะอยู่ในสถานการณ์ที่ไม่เคยพบเจอมาก่อน จะเป็นอย่างไร นี่คือแนวคิดที่สตาร์ตอัปจากอิสราเอลชื่อ 42AI นำมาพัฒนาเป็น behavioral world model และได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการพร้อมระดมทุนรอบ Seed มูลค่า 62.5 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 2,125 ล้านบาท) โดยเริ่มทดสอบระบบทำนายพฤติกรรมนี้กับโบรกเกอร์การเงินหลายแห่ง เพื่อช่วยคาดการณ์ว่านักเทรดแต่ละคนจะตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่มีความผันผวนอย่างไร
Amit Gal-Or CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง 42AI ระบุว่า พฤติกรรมไม่ใช่สิ่งที่เป็นไปตามกฎตายตัว แต่เกิดขึ้นตามความน่าจะเป็นอยู่ตลอดเวลา โดยผู้คนมีแนวโน้มทางจิตวิทยาพื้นฐานที่ส่งผลต่อการตัดสินใจ แม้บริบทแวดล้อมจะเปลี่ยนไป ซึ่งเป็นสิ่งที่บริษัทพยายามตรวจวัดและแปลงให้อยู่ในรูปข้อมูลที่โมเดลเข้าใจได้
ด้าน Ehud Ezra ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) เสริมว่า ในอีกหนึ่งสัปดาห์ข้างหน้าคุณอาจเปลี่ยนเป็นคนละคน แต่แนวโน้มเดิมจะยังคงปรากฏในบางเรื่องตามความน่าจะเป็นเสมอ ซึ่งโมเดลทำหน้าที่แสดงโอกาสที่บุคคลนั้นจะตัดสินใจในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง
เบื้องหลังการวิเคราะห์แรงจูงใจภายในบุคคล
42AI ระบุว่า โมเดลพยายามทำความเข้าใจแรงจูงใจภายในของบุคคล แทนที่จะคาดเดาจากรูปแบบพฤติกรรมเดิมที่เคยทำมา โดยใช้วิธีตรวจดูปฏิกิริยาต่อเหตุการณ์ที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น สำหรับนักลงทุนหรือนักเทรด เหตุการณ์เหล่านี้อาจรวมถึงขั้นตอนยืนยันตัวตน (KYC) การเริ่มต้นใช้งานระบบ การติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า การโอนเงิน หรือการซื้อขายหุ้น
Ezra อธิบายว่า ในช่วงเริ่มต้นที่ผู้ใช้พูดคุยกับฝ่ายสนับสนุนหรือฝ่ายขาย ระบบจะตรวจสอบอารมณ์ น้ำเสียง และปฏิสัมพันธ์หลายอย่าง เช่น โทรหากี่ครั้ง เพื่อนำข้อมูลทั้งหมดป้อนเข้าสู่โมเดล จากนั้นจึงนำไปรวมกับพฤติกรรมการซื้อขายจริง ทั้งช่วงเวลาและสถานะของตลาดในขณะนั้น โดยมองว่าใน world model บุคคลแต่ละคนก็คือโลกหนึ่งใบ
จากนั้นบริษัทจะแปลงข้อมูลที่สังเกตได้ให้เป็นค่าแทนลักษณะนิสัยในเชิงคณิตศาสตร์ แล้วส่งต่อไปยัง world model ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer เพื่อประมวลผลความน่าจะเป็นของการตัดสินใจภายใต้สถานการณ์ต่าง ๆ และใช้โมเดลภาษาแยกอีกตัวในการอธิบายเหตุผลเบื้องหลังคำทำนายนั้น โดย Ezra เผยว่าโมเดลถูกฝึกให้รักษาแนวโน้มพื้นฐานของบุคคลไว้ในระหว่างการจำลอง หากบุคคลนั้นมักหลีกเลี่ยงความเสี่ยง แต่โมเดลกลับมองว่าเป็นผู้ชอบเสี่ยง ระบบจะถือว่าเป้าหมายคลาดเคลื่อนทันที
ฐานข้อมูลหลายสิบล้านคนและการนำไปใช้งานจริง
42AI ใช้เวลาพัฒนาแนวทางนี้นาน 3 ปี โดยผสานการวิจัยด้านจิตวิทยาเข้ากับประสาทวิทยาศาสตร์และพันธุศาสตร์ พร้อมทั้งรับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านจิตวิทยา สภาวะป่วยทางจิตใจหลังเผชิญเหตุรุนแรง (PTSD) และ Dan Shechtman ผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีประจำปี 2011
Gal-Or กล่าวว่า ทีมงานเริ่มจากการศึกษาผู้คนหลายพันคนผ่านการประเมินทางจิตวิทยาและสถานการณ์จำลองพฤติกรรม ก่อนจะเพิ่มชุดข้อมูลจากภาครัฐและคลังข้อมูลชีวภาพ (biobank) ที่ครอบคลุมมากกว่า 2 ล้านคน และปัจจุบันชุดข้อมูลลูกค้าได้ขยายไปครอบคลุมเกือบ 30 ล้านคนแล้ว
ในการใช้งานจริง โมเดลจะวิเคราะห์ประวัติลูกค้าที่มีอยู่เดิม รวมถึงประวัติธุรกรรมและบันทึกการโทรติดต่อฝ่ายสนับสนุน Gal-Or ระบุว่าระบบไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลระบุตัวตนส่วนบุคคล (PII) เนื่องจากโมเดลไม่จำเป็นต้องรู้ว่าบุคคลนั้นคือใคร อย่างไรก็ตาม บริษัทจะสร้างโปรไฟล์พฤติกรรมรายบุคคลขึ้นมาจากกิจกรรมที่เชื่อมโยงกันของลูกค้ารายนั้น
สำหรับการทำนายการซื้อขายในตลาด 42AI อ้างว่าโมเดลมีความแม่นยำ 98% แต่ Gal-Or อธิบายเพิ่มเติมว่าตัวเลขนี้วัดจากการที่กระแสการซื้อขายอยู่ในช่วงที่คาดการณ์ไว้ ไม่ได้หมายถึงการทายผลคำสั่งซื้อขายแต่ละครั้งถูกต้องทั้งหมด นอกจากนี้ โมเดลยังได้ค่า F1 score สม่ำเสมอที่ 0.8 ถึง 0.85 ในการทำนายทิศทางและปริมาณการซื้อขาย โดย F1 score เป็นตัวชี้วัดใน Machine Learning ที่ประเมินความสมดุลระหว่างการทำนายถูกต้องกับการเตือนผิดพลาด
ข้อจำกัด การสร้างรายได้ และแผนขยายตลาด
ระบบยังคงมีข้อจำกัด โดย Gal-Or ชี้ว่ามีเพดานตามธรรมชาติเนื่องจากระบบไม่สามารถเข้าถึงทุกสิ่งที่มนุษย์ประสบได้ ขณะที่ Ezra กล่าวเสริมว่าความแม่นยำจะลดลงเมื่อขาดบริบทแวดล้อมที่สำคัญ เช่น การที่นักเทรดเปลี่ยนการตัดสินใจกะทันหันเพราะคำแนะนำจากเพื่อนหรือเพื่อนร่วมงาน
ปัจจุบัน 42AI ร่วมงานกับโบรกเกอร์รายใหญ่ 10 แห่ง ซึ่งนำระบบไปใช้จัดการสภาพคล่อง ความต้องการหลักประกัน (margin requirements) และความเสี่ยงในการป้องกันความเสี่ยง (hedging exposure) บริษัทกำลังเพิ่มลูกค้ารายใหม่และสร้างรายได้มากกว่า 7 หลัก (หลักล้านดอลลาร์) แม้ไม่ได้เปิดเผยตัวเลขที่ชัดเจน โดยคิดค่าบริการเป็นค่าธรรมเนียมคงที่ หรือคิดเป็นเปอร์เซ็นต์จากมูลค่าที่ระบบช่วยสร้างขึ้น ซึ่งมีโบรกเกอร์แห่งหนึ่งสร้างมูลค่าเพิ่มได้ประมาณ 30 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 1,020 ล้านบาท) ผ่านการทำ Dynamic Hedging
เงินทุนรอบ Seed มูลค่า 62.5 ล้านดอลลาร์ ได้รับจากกลุ่มผู้ก่อตั้งและ Infinity Group ตลอดระยะเวลา 3 ปี โดยไม่ได้มาจากนักลงทุนภายนอกทั้งหมด ซึ่ง Infinity ก่อตั้งโดย Amir Gal-Or บิดาของ Amit Gal-Or ซึ่งดำรงตำแหน่งประธานและผู้ร่วมก่อตั้ง 42AI ด้วยเช่นกัน และบริษัทมีแผนจะระดมทุนเพิ่มเติมในอนาคต
นอกเหนือจากภาคการเงิน 42AI กำลังสำรวจการนำโมเดลไปใช้ในวงการเกม การป้องกันการฉ้อโกง และความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยตั้งเป้าหมายในระยะยาวว่าจะนำไปช่วยให้หุ่นยนต์และ AI Agent เข้าใจมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น อย่างไรก็ดี Ezra ยอมรับว่ายังต้องใช้เวลาอีกระยะหนึ่ง เนื่องจากโมเดลจำเป็นต้องได้รับการฝึกฝนกฎเกณฑ์และบริบทของแต่ละแวดวงใหม่ทั้งหมด
ประเด็นด้านจริยธรรมที่ยังเป็นข้อกังวล
เทคโนโลยีของ 42AI ทำให้เกิดข้อกังวลว่า หากโบรกเกอร์สามารถล่วงรู้ล่วงหน้าว่าลูกค้าจะทำอะไร จะมีสิ่งใดหยุดยั้งไม่ให้นำข้อมูลดังกล่าวไปหาประโยชน์เข้าตัวเอง ซึ่ง Ezra ยอมรับว่าเป็นข้อกังวลที่มีน้ำหนัก โดยกลุ่มผู้ก่อตั้งได้ชี้แจงถึงกฎระเบียบ การกำกับดูแล และคณะกรรมการจริยธรรมภายใน แต่ยังไม่ได้อธิบายชัดเจนว่ามีกลไกใดที่จะป้องกันไม่ให้ลูกค้านำเทคโนโลยีนี้ไปสร้างความได้เปรียบเหนือนักลงทุนที่ถูกสร้างโปรไฟล์พฤติกรรม
อย่างไรก็ดี Amit Gal-Or แสดงความเชื่อมั่นว่าเทคโนโลยีดังกล่าวจะช่วยจัดการกับความเสี่ยงเหล่านี้ได้ และระบุว่าบริษัทเป็นส่วนหนึ่งของทางออกในการแก้ปัญหานี้
ที่มา: TechCrunch
