Lehren aus der NYSE-Panne
Anfang Juni letzten Jahres brach der Aktienkurs von Berkshire Hathaway spektakulär um 99 % ein. Der Sturzflug wurde nicht durch den legendären Investor Warren Buffet verursacht, der sein gesamtes Portfolio in NFTs umschichtete, sondern durch eine technische Panne, die auch 40 andere Aktien betraf, darunter den Bergbaukonzern Barrick Gold, der kurzzeitig für 25 Cent pro Aktie gehandelt wurde, verglichen mit den 17 Dollar vor der Panne.
Natürlich kommt es immer wieder zu technischen Ausfällen und Fehlern, und das wird auch so bleiben. Die meisten von ihnen bleiben von der Mehrheit der Bevölkerung unbemerkt, während andere massive Störungen verursachen, wie das jüngste Microsoft/CrowdStrike-Fiasko, das Flüge auf der ganzen Welt zum Erliegen brachte und unzählige Unternehmen lahmlegte. Es liegt auf der Hand, dass die Integration und Zentralisierung globaler Systeme das Risiko großflächiger Auswirkungen stark erhöht; wenn alle dieselbe Basis nutzen, um komplizierte Systeme aufzubauen, ist ein Dominoeffekt unvermeidlich. Genau aus diesem Grund sind diese Risiken im Finanzsektor und in der Investmentbranche besonders besorgniserregend.
Das Aufkommen des Algo-Trading, d.h. der Einsatz spezialisierter Computerprogramme, die Anlageentscheidungen mit einer Geschwindigkeit und Effizienz treffen, mit der kein Mensch je mithalten könnte, war in dieser Hinsicht bereits problematisch und hat die Marktschwankungen erheblich verschärft. Denn obwohl diese proprietären Algorithmen mit unterschiedlichen Parametern und Zielen arbeiten, beziehen sie alle ihre Rohdaten aus denselben Quellen. Es ist leicht nachvollziehbar, wie eine einzige fehlerhafte Eingabe viele von ihnen durcheinander bringen kann und wie ein kleiner Fehler einen Schmetterlingseffekt auslösen kann.
Dieses Risiko wird nun durch die Einführung der KI-Technologie auf eine ganz neue Ebene gehoben. Zum einen ist die Technologie zum jetzigen Zeitpunkt noch lange nicht perfekt. Wie wir bei anderen Chatbots wie ChatGPT oder Googles Gemini gesehen haben, neigen selbst die neuesten Versionen immer noch dazu, zu "halluzinieren", d. h. völlig erfundene Informationen und Daten zu liefern, um die Fragen der Nutzer zu beantworten.
Anstatt "zuzugeben", dass sie die Antwort nicht kennen, erfinden sie einfach Fakten und präsentieren sie mit erstaunlicher Zuversicht, so dass der Nutzer nicht mehr in der Lage ist, zwischen Fakten und Fiktion zu unterscheiden. Berichten zufolge hat ChatGPT Anfang dieses Jahres Anwälte vor Gericht in Schwierigkeiten gebracht, weil sie die KI-Plattform zur Vorbereitung ihrer Argumente nutzten und der Chatbot die Rechtsprechung erfand. Sie versagen sogar bei noch grundlegenderen Aufgaben wie elementarer Naturgeschichte: Auf die Frage nach der prähistorischen Zivilisation behauptete ChatGPT, dass es fossile Überreste von Dinosaurierwerkzeugen gibt und dass "einige Dinosaurierarten sogar primitive Formen der Kunst entwickelt haben, wie etwa Gravuren auf Steinen".
Es liegt auf der Hand, dass es für jeden Anleger unglaublich riskant wäre, sich derzeit auf diese Werkzeuge zu verlassen. Der Fortschritt auf dem Gebiet der KI schreitet jedoch rasant voran, wird von neuen Investitionen überschwemmt und hat die brillantesten Entwickler aus der ganzen Welt angezogen. Daher kann man davon ausgehen, dass wir eines nicht allzu fernen Tages über KI-Investmenttools und -Programme verfügen werden, die absolut einsatzfähig sind. Das heißt aber nicht, dass die Probleme damit erledigt sind.
Das Problem bei der breiten Einführung von KI im Finanzbereich ist, dass sie zu (noch mehr) Marktvolatilität führen und Krisen viel stärker verstärken könnte als die einfachen Algorithmen der Vergangenheit. KI-Systeme beziehen Daten aus mehr Quellen und auf eine ganz andere Art und Weise. Sie "lernen" laufend und entwickeln sich weiter, vielleicht zu schnell und zu unerwartet, als dass der Mensch damit Schritt halten könnte. Ein plötzlicher Stimmungsumschwung am Markt oder ein unerwartetes wirtschaftliches Ereignis könnte zum Beispiel kaskadenartige Ausverkäufe durch KI-Handelssysteme auslösen, ähnlich wie wir es heute beim Algo-Trading erleben, nur in viel größerem Maßstab. Die Panne an der NYSE hätte weitaus schlimmer ausfallen können, wenn KI-Investitionen weiter verbreitet wären. Eine weitere Sorge bei der Einführung von KI im Investmentbereich ist die mögliche Verzerrung. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden, und wenn diese Eingabedaten fehlerhaft oder in irgendeiner Weise verzerrt sind, kann das Ergebnis äußerst problematisch sein.
Das soll nicht heißen, dass KI nichts Positives beizutragen hat. Im Gegenteil: Sie kann die Effizienz massiv steigern und das Risikomanagement durch die Analyse komplexer Daten und Szenarien verbessern. Allerdings ist jede neue Technologie mit Vorbehalten verbunden, und es ist wichtig, dass die Anleger die Risiken vollständig verstehen. Auch wenn Sie persönlich diese Instrumente nicht für Ihre Anlageentscheidungen nutzen, werden Horden von anderen Anlegern - auch institutionellen - sie einsetzen, so dass Sie in den kommenden Monaten und Jahren mit einer starken Veränderung des Marktumfelds und der Marktbedingungen rechnen müssen.
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