2019 年、世界は、アルゴリズムが私たち自身よりも私たちのことをよく知っていることに不安を感じました。監視資本主義ほどこの状況をうまく捉えている概念はありません。監視資本主義は、Facebook や Google などが人気のサービスを提供する一方で、そのアルゴリズムが私たちのデジタル痕跡を追跡する暗い新時代を表すために、アメリカの作家ショシャナ・ズボフによって造られた用語です。
驚くべきことに、ズボフ氏の懸念は、立会場にいる人間の多くに取って代わられた金融市場のアルゴリズムには及ばない。自動アルゴリズム取引は 21 世紀初頭頃、最初は米国で始まり、すぐに欧州でも始まりました。
重要な原動力の 1 つは、10 億分の 1 秒という驚異的なスピードで実行される高頻度取引でした。これは投資家にライバルよりも優位に立つ見通しを提供すると同時に、特定の価格で売買したい人が常にいることを保証することで市場に流動性を提供するのにも役立ちました。高頻度取引は現在、株式市場と先物市場の両方で取引高の半分以上を占めています。外国為替などの他の市場では、アルゴリズムは規模は小さいものの依然として重要な存在感を示しており、将来的にその存在感が衰える兆しはありません。
人間は依然としてアルゴリズムをプログラムし、取引戦略を設計していますが、ディープラーニングの台頭により、この役割さえも脅威にさらされています。しかし、アルゴリズムが市場で稼動すると、人間の介入なしに勝手に動作し、目まぐるしく、しばしば予想外の方法で互いに踊り合います。
一見すると、彼らには私たちとの共通点はほとんどありません。彼らは考えることも感じることもできず、機械学習に関する誇大広告にもかかわらず、彼らを知的であると表現することには依然として議論があり、複雑です。ただし、人間のトレーダーと同様に、彼らは意思決定を行い、他の人が意思決定を行うのを観察し、それに応じて自分の行動を調整します。
これらのアルゴリズムは、おそらく人間がこれまでに結集するよりも何倍も速いスピードで、買い注文と売り注文を出すときに、互いの期待について簡単に期待を形成します。
たとえば、あるアルゴリズムは、特定の資産を売買するために大量の注文を送信することで、価格変動に関する別のアルゴリズムの予想を操作しようとする可能性があります。最初のアルゴリズムは、市場がどちらに向かうかについてライバルを騙して誤った賭けをさせることを狙って、すぐに注文をキャンセルします。
興味深いことに、社会学者は、この種の相互期待が、人間が社会的であることが何を意味するかの中心的な特徴であると考えています。彼らは長い間、市場を高度に社会的な場として見てきました。立会場の全盛期には、他のトレーダーの社交的な合図（しかめ面や笑み、不安な口調、さらには立会場の喧騒さえも）を正しく読み取ることが、富と災難の分かれ目となることがよくありました。
しかし、もし機械が社交的であるとしたら、それは実際に人間が社交する方法とどの程度似ているのでしょうか、それとも違うのでしょうか?もちろん、明らかな違いはあります。かつての人間のトレーダーはお互いのことをよく知っており、仕事が終わるとよく一緒に遊びに行っていましたが、アルゴリズムは匿名で取引を行います。資産を売買する注文を送るとき、他のトレーダーはそれが人間からのものなのか機械からのものなのかを知りません。
実際、まさにこれが、彼らがお互いに対して期待を形成するようにプログラムされている理由です。顔の手がかりはもう利用できませんが、多数の注文がまったく同じアルゴリズムによって行われた可能性があるかどうかを調べ、その次の動きを予測しようとする戦略全体が開発されました。
このような試みを回避するために、アルゴリズムは他のアルゴリズムからアルゴリズムとして認識されないように設計されることがよくあります。スコットランドの社会学者ドナルド・マッケンジーが述べているように、彼らは擬似戦略に従事したり、公共の場で自分の「自己」を特定のプレゼンテーションをしようとしたりする可能性があります。これらもまた、社会学者が大都市生活の重要な側面として長い間考慮してきた属性です。
私は同僚とともに、過去数年間、主要な金融ハブでトレーダー、プログラマー、規制当局、取引所職員、その他の金融専門家にこれらの取引アルゴリズムについてインタビューしてきました。これにより、人間のトレーダーと自動トレーダーの間には、他にもいくつかの興味深い類似点が浮き彫りになりました。
プログラマーは、自分のアルゴリズムが他のアルゴリズムと対話し始めると、夢中になって、まるで暴徒の中にいるかのように予測不能な行動をすることをすぐに認めます。 19世紀後半以来、社会学者は人々がどのようにして群衆に魅了され、「社会的雪崩」で自律性を失うのかを研究してきましたが、金融機械が同様のことを行うという事実はこれまでほとんど無視されてきました。
2010 年 5 月 6 日の「フラッシュクラッシュ」は、私がここで言いたいことを最もよく表しています。完全に自動化された取引アルゴリズムの熱狂的な相互作用により、4 分半で米国市場は急落し、取引が速やかに停止されるまで約 1 兆米ドル (7,680 億ポンド) の損失が発生しました。
これらの取引のほとんどは後に「明らかに誤り」として取り消された。確かに、このような大規模な価格変動を引き起こすことを計画していたトレーダーやプログラマーはいませんでしたが、数十年にわたる社会学的研究によれば、この種の行動は大規模なグループで予想されることがわかっています。私たちは、私たちのツールが私たちを破滅させる前に、私たちの金融アルゴリズムがどのように連携して相互作用するかを理解する必要があります。
もちろん、社会的交流のすべての形態が賞賛に値する、または有益であるわけではありません。人間と同じように、アルゴリズムも、流動性の提供や市場の安定性の維持から、操作的な注文の作成や乱暴な取引活動の誘発まで、思いやりのある平和的なものから冷酷で暴力的なものまで、さまざまな方法で相互作用します。
こうした相互作用を理解することは、現代の取引を理解し、将来のフラッシュクラッシュを防ぐための鍵となるだけではありません。今日、アルゴリズムはますます多くの分野で相互に通信します。彼らが群衆としてどのように行動するかを理解することで、彼らが本領を発揮し始めている分野、たとえば自動運転交通システムや自動化された戦争を考えてみましょう。雪崩が待ち構えていることを私たちに警告してくれるかもしれません。