Vào năm 2019, thế giới lo ngại rằng các thuật toán giờ đây hiểu rõ chúng ta hơn chính chúng ta biết về chính mình. Không có khái niệm nào nắm bắt được điều này tốt hơn chủ nghĩa tư bản giám sát, một thuật ngữ do nhà văn người Mỹ Shoshana Zuboff đặt ra để mô tả một kỷ nguyên mới ảm đạm trong đó những công ty như Facebook và Google cung cấp các dịch vụ phổ biến trong khi thuật toán của họ săn lùng dấu vết kỹ thuật số của chúng ta.
Đáng ngạc nhiên là mối quan tâm của Zuboff không mở rộng đến các thuật toán trên thị trường tài chính đã thay thế nhiều con người trên sàn giao dịch. Giao dịch thuật toán tự động đã bắt đầu vào khoảng đầu thế kỷ 21, đầu tiên là ở Mỹ nhưng sau đó sẽ sớm xuất hiện ở Châu Âu.
Một động lực quan trọng là giao dịch tần số cao, diễn ra với tốc độ chóng mặt, xuống tới phần tỷ giây. Nó mang lại cho các nhà đầu tư triển vọng có lợi thế hơn đối thủ, đồng thời giúp cung cấp tính thanh khoản cho thị trường bằng cách đảm bảo luôn có người sẵn sàng mua và bán ở một mức giá cụ thể. Giao dịch tần số cao hiện chiếm hơn một nửa khối lượng trên cả thị trường chứng khoán và thị trường tương lai. Ở các thị trường khác, chẳng hạn như ngoại hối, thuật toán có sự hiện diện nhỏ hơn nhưng vẫn đáng kể và không có dấu hiệu cho thấy chúng sẽ suy yếu trong tương lai.
Con người vẫn lập trình các thuật toán và thiết kế chiến lược giao dịch của họ, mặc dù sự phát triển của deep learning đang khiến vai trò này bị đe dọa. Nhưng thời điểm các thuật toán xuất hiện trên thị trường, chúng tự hành động mà không cần sự can thiệp của con người, nhảy múa với nhau theo những cách chóng mặt và thường là bất ngờ.
Thoạt nhìn, họ có rất ít điểm chung với chúng ta. Họ không thể suy nghĩ hay cảm nhận, và bất chấp sự cường điệu xung quanh việc học máy, việc mô tả họ là người thông minh vẫn còn gây tranh cãi và phức tạp. Tuy nhiên, giống như các nhà giao dịch con người, họ đưa ra quyết định, quan sát người khác đưa ra quyết định và điều chỉnh hành vi của họ để đáp lại.
Với tốc độ nhanh hơn nhiều lần so với tốc độ mà con người có thể tập hợp được, các thuật toán này dễ dàng hình thành kỳ vọng về kỳ vọng của nhau khi đặt lệnh mua và bán.
Ví dụ:một thuật toán có thể tìm cách thao túng kỳ vọng của người khác về biến động giá bằng cách gửi một số lượng lớn lệnh mua hoặc bán một tài sản cụ thể. Thuật toán đầu tiên sau đó sẽ nhanh chóng hủy các đơn đặt hàng của mình, với hy vọng lừa được đối thủ của mình đặt cược sai về hướng đi của thị trường.
Điều thú vị là, các nhà xã hội học coi kiểu dự đoán lẫn nhau này là đặc điểm trung tâm của ý nghĩa của con người đối với xã hội. Họ từ lâu đã coi thị trường là đấu trường mang tính xã hội cao. Vào thời kỳ hoàng kim của các sàn giao dịch, việc đọc chính xác các tín hiệu xã hội của các nhà giao dịch khác – một cái nhăn mặt hoặc cười toe toét, giọng điệu lo lắng, thậm chí cả sự huyên náo của sàn giao dịch – thường cho thấy sự khác biệt giữa giàu có và thảm họa.
Nhưng nếu máy móc có thể mang tính xã hội thì nó giống hay khác với cách con người xã hội hóa thực sự như thế nào? Tất nhiên là có sự khác biệt rõ ràng. Trong khi những người giao dịch trước đây thường biết rõ về nhau và thường đi chơi cùng nhau sau giờ làm việc thì các thuật toán lại giao dịch ẩn danh. Khi họ gửi lệnh mua hoặc bán tài sản, không một nhà giao dịch nào khác biết lệnh đó đến từ con người hay máy móc.
Thật vậy, đây chính xác là lý do tại sao họ được lập trình để hình thành những kỳ vọng về nhau. Các tín hiệu trên khuôn mặt không còn nữa, nhưng toàn bộ chiến lược đã được phát triển nhằm tìm hiểu xem liệu một số đơn đặt hàng có thể được đặt bởi cùng một thuật toán hay không - và sau đó cố gắng dự đoán những bước đi tiếp theo của nó.
Để tránh những nỗ lực như vậy, các thuật toán thường được thiết kế để không bị các thuật toán khác công nhận là thuật toán. Như nhà xã hội học người Scotland Donald MacKenzie đã nói, họ có thể tham gia vào các chiến lược che giấu và/hoặc tìm cách trình bày cụ thể về “cái tôi” của họ trước công chúng. Đây lại là những thuộc tính mà các nhà xã hội học từ lâu đã coi là những khía cạnh quan trọng của đời sống đô thị.
Cùng với các đồng nghiệp, tôi đã dành nhiều năm qua tại các trung tâm tài chính lớn để phỏng vấn các nhà giao dịch, lập trình viên, nhà quản lý, quan chức sàn giao dịch và các chuyên gia tài chính khác về các thuật toán giao dịch này. Điều này đã chỉ ra một số điểm tương đồng thú vị khác giữa người giao dịch con người và người giao dịch tự động.
Các lập trình viên dễ dàng thừa nhận rằng một khi thuật toán của họ bắt đầu tương tác với những thuật toán khác, họ sẽ bị cuốn theo và hành động không thể đoán trước, như thể họ đang ở trong một đám đông. Các nhà xã hội học từ cuối thế kỷ 19 đã nghiên cứu cách mọi người bị đám đông mê hoặc và để quyền tự chủ của họ trượt dốc trong “các trận tuyết lở xã hội”, nhưng cho đến nay chúng ta phần lớn đã bỏ qua thực tế là các cỗ máy tài chính cũng làm điều tương tự.
“Sự cố chớp nhoáng” vào ngày 6 tháng 5 năm 2010 minh họa rõ nhất điều tôi muốn nói ở đây. Trong bốn phút rưỡi, sự tương tác điên cuồng của các thuật toán giao dịch hoàn toàn tự động đã khiến thị trường Hoa Kỳ rơi vào tình trạng suy thoái, tạo ra khoản lỗ khoảng 1 nghìn tỷ USD cho đến khi giao dịch nhanh chóng bị đình chỉ.
Hầu hết các giao dịch liên quan này sau đó đã bị hủy vì "rõ ràng là có sai sót". Chắc chắn không có nhà giao dịch hay lập trình viên nào lên kế hoạch tạo ra sự thay đổi lớn về giá cả này, nhưng nghiên cứu xã hội học trong nhiều thập kỷ cho chúng ta biết rằng loại hành vi này được mong đợi ở các nhóm lớn. Chúng ta cần hiểu các thuật toán tài chính của chúng ta tương tác phối hợp như thế nào trước khi các công cụ của chính chúng ta trở thành thứ không thể hoàn tác được.
Tất nhiên, không phải tất cả các hình thức tương tác xã hội đều đáng ngưỡng mộ hoặc mang lại lợi ích. Giống như con người, các thuật toán tương tác với nhau theo những cách từ quan tâm và hòa bình đến lạnh lùng và bạo lực:từ cung cấp thanh khoản và duy trì sự ổn định của thị trường đến đưa ra các lệnh thao túng và kích hoạt hoạt động giao dịch hoang dã.
Nắm bắt được những tương tác này không chỉ là chìa khóa để hiểu giao dịch hiện đại và cố gắng ngăn chặn những sự cố chớp nhoáng trong tương lai. Ngày nay, các thuật toán có thể tương tác với nhau trong nhiều lĩnh vực hơn. Hiểu được cách họ cư xử với tư cách là đám đông hy vọng sẽ làm sáng tỏ những lĩnh vực mà họ mới bắt đầu phát triển – ví dụ như hệ thống giao thông tự lái hoặc chiến tranh tự động. Nó thậm chí có thể cảnh báo chúng ta về những trận tuyết lở đang chờ đợi.