Jump Trading በChatGPT ቁጥራዊ ምርምርን እንዴት እያስፋፋ ነው

Jump Trading በቁጥራዊ ትንተና ላይ የተመሠረተ የፋይናንስ ግብይት ድርጅት ነው። ስለ ንብረት ዋጋዎች የተቻለውን ያህል ትክክለኛ ትንበያ ለመስጠት፣ የገበያ መረጃን፣ ዜናዎችንና ክስተቶችን እንዲሁም የተለያዩ አማራጭ የመረጃ ምንጮችን የሚጠቀሙ የትንበያ ሞዴሎችን ይገነባል። ገበያዎች ውስብስብ ስለሆኑ፣ በመረጃቸው ውስጥ ብዙ የዘፈቀደ መለዋወጥ ስላለና ከጊዜ ወደ ጊዜ ስለሚቀየሩ፣ ምን እንደሚከሰት በትክክል አስቀድሞ ማወቅ የሚቻለው አልፎ አልፎ ብቻ ነው። ሆኖም የJump የLLM ምርምርና ልማት ኃላፊ ሉካስ ቤከር እንደሚሉት፣ በስፋት ሲተገበር፣ ሳንቲም ከመወርወር የዘፈቀደ ዕድል በጥቂቱ ብቻ የሚበልጥ ትንበያ እንኳን ስኬታማ ስልት ለመፍጠር በቂ ነው።

ቤከር በወኪሎች ላይ ያተኮረ ምርምርና ልማትን ይመራሉ። ትኩረታቸውም ቁጥራዊ ተመራማሪዎች ሐሳቦቻቸውን በበለጠ ስፋትና ጥልቀት እንዲመረምሩ የሚያስችሉ ወኪሎችን፣ መደበቂያዎችንና መሠረተ ልማትን መገንባት ላይ ነው። GPT‑6 Astraን ማካተት፣ ከዕለት ተዕለት ኮድ ጽሕፈት እስከ አዳዲስ መላምቶችን ለማረጋገጥ የሚደረጉ የላቁ ቁጥራዊ ጥናቶች ድረስ፣ ለወኪሎች ሊሰጡ የሚችሉ የሥራ ሂደቶችን ስፋትና ውስብስብነት በእጅጉ ጨምሯል።

ባለፈው ዓመት ውስጥ፣ AI ለአንድ ጊዜ የሚያገለግሉ አጫጭር ኮዶችን ለመጻፍ ወይም ጥቃቅን የኮድ ስህተቶችን ለማግኘት ከሚረዳ መሣሪያነት፣ ሙሉ የኮድ ስብስቦችንና አገልግሎቶችን በራሱ መገንባት ወደሚችል ብቃት ያለውና ሁለገብ ሥርዓት ተለውጧል። አሁን ቤከርና ቡድናቸው AIን እንደ ሥራ ባልደረባ ሲያዩት የተሻለ ውጤት እንደሚሰጥ ተገንዝበዋል። ተመራማሪዎች ዋናውን ችግር፣ የሥራ አካባቢውንና የውጤቶችን ጥራትና ጠቀሜታ የሚገመግሙበትን ዘዴ ሊወስኑ ይችላሉ። ከዚያም ትንተናው የት ላይ ማተኮር እንዳለበት ወይም ቀጥሎ የትኛው ሥራ መከናወን እንዳለበት ለአንድ ወይም ለብዙ ወኪሎች በቅጽበት አቅጣጫ ሊሰጡ ይችላሉ።

ቤከር እንደሚሉት፣ በGPT‑6 Astra አማካይነት ወኪሎች አሁን ጠቃሚና ተግባራዊ ለውጦችን ማግኘት ብቻ ሳይሆን፣ እነዚህን ውጤቶች በማቀናጀትና አንዱን በሌላው ላይ በመገንባት ተከታታይ መሻሻል ማምጣት ይችላሉ። አንድ ለረጅም ጊዜ የሚቆይ ተግባር በሚከናወንበት ጊዜ፣ ሥርዓቱ ግኝቶቹን ሊተነትን፣ በመነሻው የሥራ ሐሳብ ላይ ከተስማሙባቸው መመዘኛዎች አንጻር ሊገመግማቸውና የሥራውን አቅጣጫ በራሱ ሊያስተካክል ይችላል። በእያንዳንዱ ዙር የሚደረጉ ለውጦችን ለመተንተን ሰው አያስፈልገውም። እንደሚሉት፣ «ለቀናት መከናወን ያለበትን ሥራ ሊወስኑ ይችላሉ። ከብዙ ምንጮች መረጃ መሰብሰብ፣ ምን አስፈላጊ እንደሆነና እንዳልሆነ በጥንቃቄ መመዘን፣ ሁሉንም እርስ በርስ ማገናኘት ሊጠይቅ ይችላል። ይህን ሁሉ አከናውኖ አጠቃላይ ትንተና መፍጠር አሁን በእውነት እየሠራ ነው።»

Jump Trading በሁሉም የግብይት የጊዜ ክልሎችና የንብረት ምድቦች ይሠራል። እያንዳንዱ የሂደቱ ደረጃ ውስብስብ ነው። እንደ ፋይናንስ ባለ ጥብቅ ቁጥጥር በሚደረግበት ዘርፍ ደግሞ፣ ስህተቶች በገንዘብም ሆነ ሕጎችንና ደንቦችን በማክበር ረገድ መዘዝ ሊያስከትሉ ይችላሉ። ቤከር፣ ሥራን ለAI በኃላፊነት ከመስጠት የሚመጡ አደጋዎችን ማወቅ ወሳኝ መሆኑን ይገልጻሉ። ሆኖም የወኪሎችን ብልህነት አዳዲስ ባህሪያትን ለመጨመር ብቻ ሳይሆን፣ ጥራትን፣ ደህንነትንና ክትትልን ለማሻሻልም መጠቀም እንደሚቻል ያስረዳሉ። ጠንካራ የሥርዓት ንድፍና ወሰኖች፣ ግልጽ ገደቦች፣ ሥርዓቱን መምራትና አሠራሩን መከታተል የሚያስችል መሠረተ ልማት፣ እንዲሁም ለውጦች በሰው መገምገማቸው፣ የJump Trading ቡድን በAI የታገዙ የሥራ ሂደቶች ቁጥጥር በሚደረግበት አካባቢ ለመስፋፋት ዝግጁ መሆናቸውን እንዲያረጋግጥ ያግዛሉ።

«ወኪሉ ወይም ሥርዓቱ የሚያስፈልገውን ማንኛውንም ውጤት በነጻነት ሊያመነጭበት የሚችል፣ ደህንነቱ የተጠበቀ አካባቢ ካለ፣ በመጨረሻም ወሳኝ ማረጋገጫ የሚደረግበትና በሰው ይሁንታ የሚሰጥበት የግምገማ ሂደት ካለ፣ እምነት የሚሰጠን ይሄ ነው» ይላሉ። ለምሳሌ፣ አንድ ወኪል የግብይት አመላካች ካመነጨ፣ እንደ ማንኛውም ውጤት የአጠቃቀሙ ወሰን ይወሰናል፣ ይገመገማልም። ብዙውን ጊዜ ጠቃሚ መረጃ ቢሰጥም ሊሳሳት እንደሚችል አመላካች ይታያል፤ ከሌሎች አመላካቾች ሁሉ ጋርም ጥብቅ ግምገማና ቁጥጥር በሚደረግበት የግብይት ማስፈጸሚያ አካባቢ ውስጥ ይቀናጃል።

ቤከር እንደሚያስቡት፣ «ራስ-ሰር ምርምር»፣ ማለትም ተመራማሪ ወኪሎች ውጤታቸው ሊለካ የሚችል ሥርዓቶችን በተደጋጋሚ ማሻሻላቸው፣ እጅግ የተለመደ ወደሚሆንበት ዓለም እያመራን ነው። በዚያ ጊዜ ይህ በቀላሉ የቁጥራዊ ተመራማሪዎች መደበኛ የሥራ ሂደት አካል ይሆናል። ዛሬ፣ GPT‑6 Astra ለረጅም ጊዜ በሚያከናውናቸው ሥራዎች እንኳን፣ ተግባሩን ከወሰነው ሰው ጋር በየጊዜው መመካከር አለበት። ይህም ምን መረጃ መሰብሰብ እንዳለበት፣ ለምን ያህል ጊዜ መሥራት እንዳለበትና ምን አስፈላጊ እንደሚባል ብቻ ሳይሆን፣ በሂደቱ መካከል የተገኙ ውጤቶች አሳማኝ መሆናቸውንም ይመለከታል። የላቀ ራስ-ሰር ምርምርም ግብዓቶችን፣ የሥራ አካባቢ መግለጫን፣ የግምገማ መለኪያዎችን፣ ለአንዱ ሲባል በሌላው ላይ የሚደረጉ ቅናሾችንና አጠቃላይ ቅድሚያዎችን ያካተተ፣ በሰው የተወሰነ ሥርዓት ይዞ ይጀምራል። የቀረውን ሂደት ግን በሌሎች ወኪሎች ለሚቀናጅ፣ በተለዋዋጭ መዋቅር ለተደራጀ የወኪሎች «ስብስብ» በኃላፊነት ይሰጣል። እነዚህ ወኪሎች በሚገባ በተዋቀረ ተከታታይ የምርምር ሂደት ውስጥ፣ ሐሳቦችን እንዴት መመርመር፣ የስሌት ማከናወኛ ጊዜን እንዴት መመደብና ተስፋ ሰጪ ግኝቶችን እንዴት ማቀናጀት እንዳለባቸው ብልህ ውሳኔዎችን መወሰን ይችላሉ። ይህን ሁሉ ለመጀመር ያልተመለሰ ጥያቄን ከማቅረብ የዘለለ ብዙ ነገር አያስፈልግም።

«ይህን ሁሉ ከመጀመሪያ እስከ መጨረሻ አገናኝተን፣ እኛ ራሳችን እንኳን መልሱን የማናውቀውን አጠቃላይ ጥያቄ ጠይቀን፣ ጠቃሚ ውጤት ማግኘት ስንችል ሁኔታው ምን ይመስላል?» ብለው ይጠይቃሉ። «ከሚሊኒየም የሒሳብ ችግሮች አንዱን መፍታት ከቻሉ፣ ስለ ቁጥራዊ ፋይናንስም እጅግ አስደናቂ እውነታዎችን ማወቅ ሳይችሉ አይቀርም።»

በየዓመቱ በመመዘኛ ፈተናዎች ውጤት ላይ ቀጣይ መሻሻል ብቻ ሳይሆን፣ ሞዴሎች ማከናወን በሚችሉት የሥራ ዓይነት ላይም ከፍተኛ እመርታ ታይቷል። ብዙውን ጊዜ እነዚህን እድገቶች ከጥቂት ወራት በፊት እንኳን መገመት አስቸጋሪ ነበር። በ2024 የመጀመሪያዎቹ ወኪሎች አንድ ፋይል ያለ ስህተት መጻፋቸው አስደናቂ ተደርጎ ይታይ ነበር። በ2025 ግን ሙሉ የኮድ ስብስቦችን ከዜሮ መገንባት ተቻለ። በ2026 ደግሞ ብዙ ወኪሎች ጎን ለጎን እንደ ሁኔታው በመተባበር፣ ገና ባልተመለሱ የምርምር ጥያቄዎች ላይ እድገት ማምጣት ቻሉ። «በሚቀጥለው ዓመት ምን እናይ ይሆን?» ይላሉ። «ወደፊት ሊመጣ የሚችለው ነገር እጅግ አስደናቂ ነው።»