بصفتها شركة تداول كمي، تُنشئ Jump Trading نماذج تنبؤية تستخدم بيانات السوق والأخبار والأحداث ومجموعة من مصادر البيانات البديلة لتقديم أفضل التنبؤات الممكنة بأسعار الأصول. ونظراً لأن الأسواق معقدة ومشوّشة ومتغيرة مع مرور الوقت، فمن النادر أن يكون من الممكن توقّع ما سيحدث بدقة تامة. لكن وفقاً لـ Lucas Baker، رئيس البحث والتطوير في مجال النماذج اللغوية الكبيرة في Jump، فإن التنبؤ الأفضل ولو بقليل من رمي العملة وعلى نطاق واسع يكفي لتحقيق استراتيجية ناجحة.
يقود Baker البحث والتطوير في مجال الوكلاء الذكيين، ويركّز على بناء الوكلاء والأطر والبنية التحتية التي تمكّن الباحثين الكميين من استكشاف أفكارهم باتساع وعمق أكبر. وقد أدى إضافة GPT‑6 Astra إلى توسيع نطاق وتعقيد سير العمل الذي يمكن تسليمه للوكلاء بشكل كبير، بدءاً من البرمجة اليومية وصولاً إلى الدراسات الكمية المتقدمة للتحقق من الفرضيات الجديدة.
"مع سلسلة GPT-6، وبخاصة GPT-6 Astra، فتحت OpenAI مستوى جديداً من الاستقلالية للمهام طويلة الأمد التي تتطلب تنسيقاً مرناً بين الوكلاء ومثابرة قصوى على سير عمل معقد. وحيث كنا في السابق بحاجة إلى توجيه وتدخل بشري متكرر، يمكننا الآن التركيز كلياً على تحديد بيئة آمنة ومُراقَبة جيداً بأهداف واضحة والسماح للوكلاء بإيجاد طريقهم بأنفسهم."—Lucas Baker، رئيس البحث والتطوير في مجال النماذج اللغوية الكبيرة، Jump Trading
من مقتطفات برمجية قصيرة إلى تحليلات شاملة
على مدار العام الماضي، تحوّل الذكاء الاصطناعي من أداة مساعدة، مفيدة لكتابة مقتطفات برمجية لمرة واحدة أو اكتشاف أخطاء صغيرة، إلى نظام قوي ومتعدد الاستخدامات قادر على تطوير قواعد برمجية وخدمات كاملة بمفرده. والآن، يجد Baker وفريقه أن الذكاء الاصطناعي يعمل بأفضل شكل عندما يُعامَل أكثر كزميل عمل. يمكن للباحثين تحديد مشكلة رئيسية وبيئة عمل وطريقة لتقييم جودة النتائج وأهميتها، ثم توجيه وكيل واحد أو عدة وكلاء في الوقت الفعلي بشأن موضع تركيز التحليل أو المهمة التالية التي يجب تشغيلها.
يقول Baker إنه مع GPT‑6 Astra، أصبح الوكلاء الآن قادرين ليس فقط على إيجاد تغييرات ذات معنى وعملية، بل أيضاً على دمج تلك المكاسب وتراكمها معاً في عملية تحسين تكراري. وعلى مدار مهمة واحدة طويلة الأمد، يمكن للنظام تحليل نتائجه، والحكم عليها وفق المعايير المتفق عليها من مقترح أولي، وإعادة توجيه جهوده بنشاط بدلاً من الحاجة إلى شخص يحلل كل جولة من التغييرات. وكما يعبّر عن ذلك: "يمكنك تحديد شيء يحتاج إلى العمل لعدة أيام—فهو يحتاج إلى السحب من مصادر بيانات متعددة، ويحتاج إلى اتخاذ تلك القرارات الدقيقة حول ما هو مهم وما ليس كذلك، ويحتاج إلى ربط كل شيء ببعضه—لإنشاء تحليل شامل يعمل فعلاً الآن"، كما يقول.
الحفاظ على الحكم البشري في المركز
تعمل Jump Trading عبر كل الآفاق الزمنية وفئات الأصول. وكل خطوة في العملية معقدة، وفي صناعة شديدة التنظيم مثل التمويل، قد تكون للأخطاء عواقب مالية وامتثالية. يقول Baker إن من الضروري إدراك المخاطر الناشئة عن تكليف الذكاء الاصطناعي بالعمل، لكن أيضاً أن الذكاء الوكيلي يمكن تطبيقه على تحسين الجودة والأمن والمراقبة، وليس فقط إضافة الميزات. يساعد التصميم والحدود القوية للنظام، والقيود الواضحة، والبنية التحتية التي تعزز القابلية للتوجيه والرصد، والمراجعة البشرية للتغييرات، فريق Jump Trading على ضمان جاهزية سير العمل الممكّن بالذكاء الاصطناعي للتوسع في بيئة منظمة.
"إذا كانت لديك بيئة آمنة يكون فيها الوكيل أو النظام حراً في إنتاج أي مخرجات يحتاج إليها، ولكن توجد أيضاً عملية مراجعة بشرية في نهايتها تتم فيها عملية التحقق الحرجة مع القبول البشري، فهذا ما يمنحنا الثقة"، كما يقول. على سبيل المثال، إذا أنتج وكيل إشارة تداول، فسيتم تحديد نطاقها ومراجعتها بنفس طريقة مراجعة أي مخرجات أخرى: كإشارة، إعلامية في الغالب ولكنها قد تكون خاطئة، وتُدمج مع كل إشارة أخرى في بيئة تنفيذ خاضعة لمراجعة ورقابة صارمة.
ما التالي
يقول Baker إنه يعتقد أننا نتجه نحو عالم يصبح فيه "البحث الذاتي"، أي التحسين التكراري للأنظمة القابلة للقياس بواسطة وكلاء باحثين، شائعاً لدرجة أنه يُعتبر ببساطة جزءاً من سير العمل المعتاد للباحث الكمي. اليوم، حتى أطول أعمال GPT‑6 Astra تشغيلاً لا تزال تنطوي على اجتماعات دورية مع الشخص الذي يحدد المهمة—ليس فقط البيانات التي يجب سحبها، ومدة التشغيل، وما يُعتبر مهماً، ولكن أيضاً ما إذا كانت النتائج الوسيطة منطقية. لا يزال البحث الذاتي المتقدم سيبدأ بنظام محدد بشرياً، يشمل المدخلات وتعريف البيئة ومقاييس التقييم والمقايضات والأولويات العامة، لكنه سيُوكِّل بقية العملية إلى "أسطول" غير منظم بشكل صارم من الوكلاء ينسّقهم وكلاء آخرون. وضمن خط بحث منظم جيداً، سيتمكن هؤلاء الوكلاء من اتخاذ قرارات ذكية حول كيفية استكشاف الأفكار، وتخصيص وقت الحوسبة، ودمج النتائج الواعدة، وكل ذلك يبدأ بما لا يزيد عن سؤال مفتوح.
"كيف سيبدو الأمر عندما تتمكن من ربط كل هذا من البداية إلى النهاية، وطرح سؤال عام حتى أنت لا تعرف إجابته، والحصول على نتيجة مفيدة؟" كما يسأل. "إذا كان بإمكانك حل مسألة من مسائل Millennium، فمن المرجح أن تتمكن أيضاً من اكتشاف حقائق مثيرة للاهتمام حول التمويل الكمي."
لم تُحضر كل عام تقدّمات مطّردة في قياسات المعايير فحسب، بل أيضاً قفزات نوعية في نوع العمل الذي كانت النماذج قادرة على أدائه. وغالباً كان من الصعب التنبؤ بهذه التطورات حتى قبل أشهر: فبينما كان يُعتبر مثيراً للإعجاب في عام 2024 أن يكتب الوكلاء الأوائل ملفاً واحداً دون أخطاء، أصبح من الممكن في عام 2025 إنشاء قواعد أكواد كاملة من الصفر، وفي عام 2026 إحراز تقدم في أسئلة بحثية مفتوحة مع تعاون العديد من الوكلاء بشكل ديناميكي جنباً إلى جنب. يقول: «ماذا سنحصل عليه العام القادم؟ إنه أمر واعد بشكل مذهل».