Andrew Bailey, presidente della Banca d’Inghilterra, ha lanciato pochi giorni fa l’allarme su Intelligenza artificiale e mercati finanziari. Sennonché, quella del Governatore britannico è solo l’ufficializzazione di una situazione ben nota. E sì perché se, da un lato, l’Artificial intelligence (Ai) verrà usata dalle authority per monitorare gli scambi e combattere gli illeciti (tra queste c’è la stessa Consob); dall’altra l’Ai è sfruttata – da tempo – in Borsa. Non solo in positivo (ad esempio per efficientare l’operatività) ma anche per manipolare i listini.
Già, manipolare i mercati. Su questo fronte l’Intelligenza artificiale è uno strumento per rendere più efficienti “vecchi” sistemi. Un esempio? Il video generato dall’Ai del falso attacco terroristico al Pentagono che ha fatto oscillare Wall Street. Il deep fake, divenuto virale in rete, è stato velocemente smentito. Ciononostante, qualcuno ha guadagnato dai sobbalzi degli indici. «A ben vedere -spiega Fabrizio Lillo, docente di Metodi di matematica per l’economia e la finanza all’Università di Bologna e Normale di Pisa- simili strategie sono semplicemente l’ottimizzazione di meccanismi conosciuti da molto tempo». L’Ai, tuttavia, può dare vita «a problemi ben più complessi».
Uno di questi? Il cosiddetto agente autonomo. Vale a dire: l’ipotesi in cui la tecnologia, senza la specifica volontà dello sviluppatore, impara da sola a manipolare le Borse. Takanobu Mizuta, esperto di Sparx asset management, ha costruito un sistema di trading con l’Artificial intelligence. Un algoritmo il quale, quando il robot trova una strategia manipolativa e la considera ottimale, è in grado «di apprenderla e farla sua» dice l’esperto. Non solo. In un paper – realizzato dagli scienziati Wolf Georg Ringe, Alessio Azzutti e Siegfried Stiehl – viene mostrata la possibilità che l’Intelligenza artificiale, in maniera autonoma e in un mercato virtuale, realizzi un’intesa tacita con un’altra attività d’investimento. Il tutto raggiungendo l’obiettivo di guadagnare grazie al coordinamento delle strategie. Di nuovo, una market manipulation. Senza, però, che ci sia a monte alcuna volontà umana. Insomma: l’agente autonomo è realtà. Ma come è possibile? Per rispondere è utile ricordare che l’Ai, in linea di massima, ha tre paradigmi di base nella metodologia di apprendimento.
«Il primo -riprende Lillo- è quello supervisionato». Qui viene data un’informazione, ad esempio al sistema neurale, che deve interpretarla in modo corretto. In tal senso può pensarsi all’input costituito dal numero cinque. Questo è inserito nel sistema costituito dalla rete di nodi (neuroni virtuali). «La macchina verrà allenata fino a quando, attraverso il maggiore -o minore – peso dato a ciascuno dei nodi dalla macchina stessa», l’input non corrisponda all’output. Cioè: il risultato finale coincide con cinque. «Per l’appunto, nonostante sia l’algoritmo a definire il modo per raggiungere il corretto output, c’è la supervisione dell’operatività». Nel secondo paradigma invece, quello non supervisionato, il training non è previsto. L’input esiste ma non è definito e viene elaborato dall’algoritmo, spesso attraverso similarità o differenze di tipo statistico, per definire un output.
Infine, il terzo sistema: il cosiddetto “reinforcement learning”. «Si tratta di un metodo focalizzato su obiettivi di medio lungo periodo. L’intelligenza artificiale è lasciata interagire con l’ambiente che la circonda al fine di raggiunge il target». Ad esempio: un ritorno sull’investimento del 10%. Ebbene: nell’ultimo sistema appare palese che l’Ai ha le briglie più sciolte. Cioè: da un lato, ha la facoltà di dialogare con ciò che la circonda (il mercato); dall’altro, ha soprattutto l’obiettivo del più alto guadagno. In un simile contesto può accadere, per l’appunto, che l’algoritmo incontri un altro sistema il quale, seppure in maniera fraudolenta, raggiunge l’obiettivo che gli è stato dato. Di qui l’Ai inizia a “copiare” il trading illegale e, anche lei, esce dai canoni della legge.
A fronte di un simile contesto le domande sono – evidentemente – molteplici. Tra le altre: come impedire l’atto fraudolento? «Una risposta – afferma Filippo Annunziata, docente di diritto dei mercati finanziari alla Bocconi – è quella di imporre dei paletti, ex ante, nel sistema di trading». Cioè: «fare in modo che l’algoritmo possieda in sé i limiti contro l’operatività fraudolenta». Vero! L’Intelligenza artificiale si evolve e, quindi, «gli stessi paletti possono risultare, dopo un po’, obsoleti». E, tuttavia, «da una parte va ricordato che le strategie illecite, di fatto, sono spesso molto simili tra di loro»; e, dall’altra, «può pensarsi, vista la sofisticazione dell’innovazione hi tech, a dei limiti in grado di auto-evolversi».
Fin qui alcune considerazioni sulla frontiera della manipolazione di mercato con l’Ai. Quest’ultima, però, è anche più “banalmente” sfruttata nell’efficientare l’operatività di realtà quali i robot ultra-veloci. Gli High frequency traders (Hft) «se ne servono – dicono diversi esperti – in attività quali lo spoofing o il quote stuffing».
Quest’ultimo consiste nell’immissione e contestuale cancellazione, da parte dell’ Hft, di un elevatissimo numero di proposte di negoziazione. L’obiettivo non è concludere l’operazione, bensì rallentare, traendone illecito vantaggio, l’operatività delle controparti e del mercato. Anche nello spoofing , a ben vedere, c’è la generazione di enormi quantità di ordini subito ritirati. L’obiettivo, però, è un po’ diverso. Qui può pensarsi a chi vuole acquistare delle azioni. Il prezzo dei titoli però è troppo elevato. Ecco che allora il robot, aiutato dall’Ai nella tempistica e scelta del titolo su cui operare, spara in un micro secondo una valanga di proposte di vendita poco sopra alla migliore offerta di cessione presente sul mercato. Così facendo, da un lato, viene scongiurata l’immediata esecuzione degli stessi ordini; e, dall’altro, si induce il mercato a pensare che c’è una forte pressione al ribasso. Il risultato? Gli altri operatori, mentre l’Hft cancella in un millisecondo le proposte di cessione, corrono a vendere. La quotazione cade e il “flash boy”, aiutato dall’Ai, compra al prezzo che vuole lui. «A fronte di simili manipolazioni – sottolinea Annunziata – l’utilizzo delle norme della Mifid2 risulta utile. La direttiva, va ricordato, già prevede requisiti e limiti da applicarsi all’operatività dell’Hft». Ciò detto, però, è chiaro che la sfida della manipolazione “made in Ai” è appena iniziata.
