Arvutid ja tehisintellekt olid alles lapsekingades, kui Ray Dalio juba nägi selles tehnoloogias potentsiaali otsuste tegemise lihtsamaks muutmisel. Ta aimas, kuidas automaatikal ja masinõppel põhinevad otsused ei muuda mitte vaid finantsmaailma vaid ka inimeste igapäevaelu.

Ray Dalio
“Meeldigu see Sulle või mitte, täielik läbipaistvus ja algoritmotsused võtavad võimu ning see muudab Sinu elu.” – Ray Dalio

Mis on algoritmotsused?

Aastakümneid võtsid finantsettevõtted otsuseid vastu intuitsiooni ning maaklerite ja nende töötajate teadmiste põhjal, kelle ülesanne oli tuvastada ettevõtte jaoks kõige kasulikumad finantsotsused. Viimase kümnendi jooksul on see aegamisi muutunud ja nii mõnigi maailma suurim ettevõte kasutab otsuste tegemisel algoritmide abi. Algoritmotsuseid teevad arvutid (või arvutite võrgustik), kes arvutavad varasemate andmete ja erinevate sisendite põhjal välja ettevõtte jaoks kõige optimaalsema lahenduse.

Ray Dalio selgitab, kuidas tema firma on algoritmidel põhineva investeerimise kallal töötanud juba alates 1980. aastatest. Nende välja töötatud mudelis kasutavad iniminvestorid automaatseid süsteeme, mis jagavad neile algoritmide põhjal soovitusi. Lõpliku otsuse, kas investeerida või mitte, teeb aga inimene.

Eriliseks teeb algoritmid see, et nad on võimelised aja jooksul “õppima”. Neid saab vastavalt uuele infole kohandada ja parandada. Investeerimismaailmas aitab see näiteks investeerimisstrateegiat aastate või isegi kümnendite jooksul täiustada. Kuna algoritmid on erapooletud, siis usutakse, et sedasi tehtud otsused põhinevad vaid andmetel ja faktidel ega ole mõjutatud emotsioonidest, nagu on omane inimestele.

Ray Dalio meelest on tulevik automatiseeritud

Töötanud mõned aastad finantstööstuses, pani Ray Dalio 1975. aastal aluse ettevõttele Bridgewater Associates. Investeeringuid haldava ettevõttena sai Bridgewaterist 2005. aastal maailma suurim riskifond, mis haldas oma klientide kaudu 160 miljardit dollarit. Samal aastal hakkas Dalio mõistma, kuidas tehisintellekt ja algoritmid võiksid finantsettevõtetele nagu Bridgewater otsuste tegemisel abiks olla.

Needsamad algoritmid omandaksid aja jooksul kogutud andmete ja sisendite põhjal teadmisi, mille abil kujundada ettevõtte jaoks kõige optimaalsemad otsustustehnikad. Dalio oli veendunud, et selline otsuste tegemine ei pea piirduma vaid finantsmaailmaga, vaid mõjutab kogu inimkonda.

Ta nägi algoritmide mõju oma äris ning hakkas mõtlema, kas samu printsiipe võiks rakendada ka teistesse valdkondadesse ettevõtte sees. Bridgewater asuski katsetama ning viis sisse juhtide coachingu süsteemi, mis kujundas töötajate sisendi põhjal algoritmi ettevõtte juhtimiseks. Töötajad hindasid teineteise tööd ning andsid juhtidele teada, kui nad polnud millegagi rahul, jagades seega väärtuslikku infot juhtimisalgoritmi paremaks tööks, mis aitas teha kaadriga seotud otsuseid. Seda mudelit peetakse tihti Bridgewateri edu pandiks.

Kuid ettevõtte juhtimine on vaid üks võimalus, kuidas algoritmid enda kasuks tööle panna.

Algoritmid on kõikjal

Võtame näiteks turvalisuse. Enamik inimesi usub, et politsei peaks kuritegude uurimisel lähtuma mitte ainult faktidest, vaid ka inimlikust intuitsioonist. Kuid nii võib uurimine osutuda pigem emotsionaalseks kui fakti- ja tõendipõhiseks tegevuseks. Teatud omavalitsused kasutavad algoritme näiteks lastega seotud riskifaktorite hindamisel selle põhjal, millises kodus nad elavad, milline on nende pereelu, jmt. Selline ennetav analüütika on andnud Pittsburghis väga positiivseid tulemusi. Brett Drake, Washingtoni ülikooli Browni sotsiaaltöö teaduskonna professor vaatles neid katseid ja on väga lootusrikas. “Pittsburghi tulemuste põhjal on ennetavad analüütikad viimase 20 aasta üks parimaid uuendusi lastekaitses,” teatab Drake.

Algorithms are everywhere
Algoritme kasutatakse otsuste tegemisel rohkem, kui me ette oskame kujutada.

Hüpoteeklaenude maailmas on algoritmid tavapraktika juba üle kümne aasta. 2002. aastal tehtud uuringud näitavad: “[automaatsete kindlustusandjate] süsteemid on täpsemad ennustajad kui käsitsi arvutajad.” Laenude väljastamine on täpsem ja laene antakse rohkem ka inimestele, kes oleks muidu tähelepanuta jäänud.

Algoritmid on kasulikud ka õigusmaailmas, kus nad võiksid olla abiks kohtuotsuste tegemisel. New Yorki linnavalitsus arvab, et algoritmide abiga on võimalik vähendada vanglakaristuse määramist 41,9%, ilma et sealjuures tõuseks kuritegevus.

Need on vaid mõned näited sellest, kuidas algoritme otsuste tegemisel ära kasutada ja toetada sealjuures ka institutsioonide ja ettevõtete tegevust. Algoritmi põhimõtteid saab aga ära kasutada ka isiklikul tasandil.

Parem argipäev

Dalio on avastanud ühe väga tõhusa otsustusmehhanismi, mis ei tule kasuks vaid finants-, vaid kõigi eluotsuste tegemisel. Uuringud näitavad, et oleme inimestena iseenda ja oma otsuste mõistmises väga kehvad. Mäletame minevikku kallutatuna ning unustame sündmusi ja teeme seega otsuseid valeinfo põhjal.

Improving your everyday life

Appi tulevad algoritmid. Dalio ütleb: “Masinad aitavad meil mõista, millised me oleme, mida väärtustame, millised on meie tugevused ja nõrkused, ning pakuvad seda kõike arvesse võttes välja lahendusi, kus on lisaks arvestatud ka nende inimeste otsuseid, kes oskavad just seda, milles meie kehvad oleme.”

Tema raamat “Principles” kirjeldab, kuidas inimesed hakkavad õige pea kasutama algoritme kõigis oma otsustes. Kujuta ette, et leiad end ikka ja jälle samast olukorrast, olgu tegemist töö- või eraeluga. Nüüd mõtle, kuidas selle asemel, et hakata emotsioonide või moonutatud mälestuste põhjal otsuseid tegema, saad Sa hoopis tugineda oma varasemate otsustega seotud andmetele, mis annavad Sulle praeguse olukorra jaoks väärtuslikku infot. Lisaks oleks Sul ka info, mida teised inimesed samas olukorras teinud on. Ja see kõik on täiesti erapooletu ning muutub iga vastuvõetud otsusega aina täpsemaks.

Üks lihtsamaid näiteid algoritmide toimimisest on internetireklaamid ja e-poed. Ligikaudu 80% otsustest Netflixis ja 33% Amazonis on tehtud algoritmide tulemusel, mis soovitavad Sulle vastavalt sellele, mille vastu Sina ja teised inimesed varem on huvi tundnud, just Sulle sobivaid võimalusi. Neid algoritme kohendatakse pidevalt sõltuvalt Sinu otsustest.

Sellise tehnoloogiaga on võimalik ennustada isegi seda, mida Sa kavatsed järgmises e-kirjas kirjutada. Google’i Smart Compose tööriist pakub välja võimalikke sõnakombinatsioone e-kirja kirjutamise ajal. Google teab, mida Sa kavatsed kirjutada isegi enne, kui Sa seda kirjutada oled jõudnud ning see on võimalik tänu algoritmidele ja masinõppele, mis on kasutanud Sinu ja ka teiste Google’i kasutajate e-kirju ennustamiseks, mida Sa oma e-kirjas öelda tahad.

Aga erapooliklikkus?

Kui inimesed on erapoolikud, siis kas see ei peegeldu ka algoritmides, kuna neid kujundavad ju inimesed, kes võivad kirjutada needsamad eelarvamused algoritmi sisse? Seda küsimust on uurinud Songül Tolan, Euroopa Komisjoni Teadusuuringute Ühiskeskuse uurija. Tolani sõnul võivad algoritmid tõepoolest asja veel hullemaks teha. “Tõendeid selle kohta, kuidas algoritmid sisaldavad inimeste erapooliklikkust, on tõesti palju,” ütleb Tolan.

Sinna pole midagi parata – mõnikord võtab ka algoritm vastu erapooliku otsuse. Kui see juhtub, tõstatab see mitu küsimust. Keda süüdistame? Kelle süü see on? Kuidas otsust parandada? Milliseid juriidilisi tagajärgi see kaasa toob? Kuniks erapoolikute algoritmotsuste tegijate suhtes pole kehtivaid standardeid, on raske seda strateegiat erinevates äri- ja eluvaldkondades rakendada.

See võibki olla põhjuseks, miks avalikkus on endiselt kahtleval seisukohal, kas algoritmid on ikka nii head, nagu meile räägitakse. Pew’ uurimiskeskuses läbi viidud uuringu põhjal on enamik USA-s elavaid täiskasvanuid veendunud, et arvutiprogrammid peegeldavad alati neid loonud inimesi. See on üsnagi skeptiline seisukoht automaatika ja selle õppimisvõime kohta.

Human biases

Algoritmid tahavad aidata

Algoritmidel ja masinõppel põhinevatel otsustusprotsessidel on kindlasti arenguruumi. Kui masinatest ja tehnoloogiast ei suudeta eemaldada inimlikku erapooliklikkust, pole neist suurt kasu ja otsused saavad olema jätkuvalt emotsionaalsed nagu inimestegi puhul.

Kuid selle probleemiga tegeletakse ja algoritmid muutuvad järjest paremaks ning saavad kindlasti tulevikus osaks inimeste igapäevaelust kõikjal maailmas. Seda ei maksa karta, vastupidi – selle üle tasub rõõmustada. Ray Dalio alustas oma tööga mitukümmend aastat tagasi eesmärgiga teha inimeste elu lihtsamaks, aidates meil võtta vastu paremaid otsuseid.