42AI sai furtivamente com US$ 62,5 milhões e um modelo mundial que pode ‘prever o comportamento humano’

Aqui está uma pergunta saída diretamente da ficção científica: e se a IA pudesse prever o que você faria antes de decidir, mesmo em uma situação completamente nova?

A startup israelense 42AI diz que está desenvolvendo um “modelo mundial comportamental” que pode fazer exatamente isso, e acaba de sair do sigilo com US$ 62,5 milhões em financiamento inicial. A empresa está inicialmente executando seu sistema preditivo em algumas corretoras financeiras, onde afirma que o modelo pode ajudar a prever como os traders individuais responderão a condições voláteis.

“O comportamento não é determinístico; é constantemente probabilístico”, disse o CEO e cofundador da 42AI, Amit Gal-Or, ao TechCrunch quando lhe pedi que justificasse a afirmação de sua empresa. Ele argumenta que as pessoas têm tendências psicológicas subjacentes que influenciam as suas decisões mesmo quando as circunstâncias mudam, e é isso que a startup está tentando medir e converter em dados que o modelo possa compreender.

“Daqui a uma semana, você poderá ser uma pessoa diferente, mas suas tendências sempre afetarão certas áreas de acordo com uma probabilidade ou distribuição”, acrescentou seu cofundador e CTO Ehud Ezra. E isso, argumenta a empresa, é o que o modelo faz: mostrar o probabilidade de uma pessoa tomando uma determinada decisão.

A 42AI diz que o modelo tenta descobrir as motivações internas das pessoas em vez de extrapolar padrões com base nas suas ações anteriores. Para fazer isso, a 42AI examina como as pessoas reagem a eventos aparentemente não relacionados. Para um investidor ou trader, por exemplo, tais eventos podem incluir a conclusão de processos KYC, integração, chamadas de suporte, transferências de dinheiro ou negociação de ações.

“Quando a pessoa está conversando com o suporte ou vendas no processo inicial (…) estamos observando o sentimento, estamos observando a voz, estamos observando muitas interações que ela está fazendo, quantas vezes ela liga e assim por diante”, acrescentou o CTO e cofundador Ehud Ezra. “E todos esses pontos de dados vão para o modelo. Mais tarde, você tem as interações: como você compra e vende, e quando, e estamos olhando para o mercado nessa fase.”

“Portanto, estamos tentando ver como eles veem o mundo. Num modelo mundial, cada indivíduo é o mundo”, acrescentou.

A empresa então converte essas observações em representações matemáticas de características, que são então alimentadas em um modelo mundial baseado em transformadores que estabelece probabilidades para possíveis decisões sob diferentes circunstâncias. (A empresa utiliza um modelo de linguagem separado para gerar explicações para suas previsões).

Ezra disse que o modelo é treinado para preservar as tendências subjacentes de uma pessoa durante as simulações. Portanto, se alguém é geralmente avesso ao risco, mas o modelo de repente o trata como alguém que assume riscos, “o alvo está errado”, disse ele, explicando como as recompensas de treinamento do modelo são estruturadas.

A 42AI passou três anos desenvolvendo esta abordagem, combinando pesquisa psicológica com neurociência e genética, bem como conselhos de especialistas em psicologia e TEPT, e Dan Shechtman, que recebeu o Prêmio Nobel de Química de 2011.

Gal-Or disse que a equipe primeiro estudou milhares de pessoas por meio de avaliações psicológicas e cenários comportamentais, antes de adicionar conjuntos de dados governamentais e de biobancos cobrindo mais de 2 milhões de pessoas. Desde então, seus conjuntos de dados de clientes se expandiram para cobrir quase 30 milhões de pessoas, disse ele.

Nas implantações em tempo real, o modelo analisa os registros existentes dos clientes, incluindo transações e chamadas de suporte. Gal-Or destacou que o sistema não precisa de informações de identificação pessoal, argumentando que “o modelo nunca sabe quem é a pessoa”. No entanto, parece que a empresa ainda cria perfis comportamentais individuais a partir de atividades vinculadas de clientes.

Ao prever as negociações de mercado, a 42AI afirma que o seu modelo atinge 98% de precisão, mas Gal-Or esclareceu que esta é mais uma medida para saber se os fluxos comerciais estão dentro de um intervalo previsto, e não se cada negociação foi prevista corretamente.

Ele também disse que o modelo atinge consistentemente uma pontuação F1 de 0,8 a 0,85 para prever a direção e o volume de negociação. (A pontuação F1 é uma métrica em aprendizado de máquina que mede quão bem um modelo de classificação pode equilibrar previsões corretas contra alarmes falsos e eventos perdidos).

E não é como se o modelo pudesse funcionar em qualquer lugar, já que ainda é uma máquina em uma caixa. “Existe um teto natural porque você realmente não tem acesso a tudo o que uma pessoa vivencia”, disse Gal-Or. Ezra explicou que a precisão do sistema também é prejudicada quando ele perde contextos situacionais importantes, como se alguém decidisse mudar suas escolhas de negociação com base no conselho de um amigo ou colega.

Gal-Or disse que a 42AI está trabalhando com 10 grandes corretoras, que a utilizam para gerenciar liquidez, requisitos de margem e exposição de hedge. A empresa está atraindo mais clientes, disse ele, e gerando mais de “sete dígitos” em receita, embora ele não tenha especificado um número.

Os clientes pagam à startup uma taxa fixa ou uma porcentagem do valor que a plataforma os ajuda a obter. Ele afirmou que uma corretora gerou aproximadamente US$ 30 milhões em valor adicional por meio de hedge dinâmico.

O financiamento inicial de US$ 62,5 milhões veio dos fundadores e do Infinity Group ao longo de três anos e não foi inteiramente levantado por investidores externos, disse Gal-Or. A Infinity foi fundada por seu pai, Amir Gal-Or, que também é presidente e cofundador da 42AI. A 42AI agora planeja arrecadar mais dinheiro.

Além das finanças, a 42AI está agora a explorar aplicações para o seu modelo em jogos, prevenção de fraudes e segurança cibernética, e um dia pretende utilizá-lo para ajudar robôs e agentes de IA a compreender as pessoas. Mas isso ainda pode estar longe: Ezra reconheceu que o modelo precisa ser treinado em regras e contexto para cada novo domínio.

E, como acontece com todas as ferramentas de IA, há um lado potencialmente problemático na tecnologia da 42AI: se uma corretora pode antecipar o que seus clientes poderão fazer, o que impedirá alguém de usar esse conhecimento em seu próprio benefício? Ezra admitiu que esta era “uma preocupação válida” quando a levantei, e os fundadores apontaram para regulamentos, monitorização e um comité de ética interno, embora não tenham explicado o que, se alguma coisa, impediria os seus clientes de utilizar a tecnologia para obter uma vantagem sobre as próprias pessoas que ela traça.

Gal-Or, no entanto, estava confiante de que a tecnologia poderia ajudar a enfrentar esses riscos. “Estamos muito orgulhosos de que realmente somos parte da solução; somos a solução para este problema”, disse ele.