Czy AI może zautomatyzować 90% decyzji polityki pieniężnej banków centralnych, wykorzystując AI symulujące globalne ekosystemy gospodarcze w czasie rzeczywistym ?

Co by oznaczało przekazanie 90% procesu kształtowania polityki banków centralnych systemom AI, które na bieżąco przebudowują globalną gospodarkę? Kilka banków centralnych już testuje modele, które odczytują miliony strumieni danych i generują decyzje dotyczące stóp procentowych bez udziału człowieka, jednak obecne systemy wciąż nie dorównują w pełni autonomicznej regulacji.

Background

Bank Rozrachunków Międzynarodowych (BIS) oraz wiele banków centralnych rozpoczęły pilotażowe testy modeli AI, które przetwarzają miliony dziennych strumieni danych – w tym przepływy handlowe, raporty dotyczące rynku pracy, anomalie klimatyczne oraz sentyment wiadomości generowanych przez AI – i przeprowadzają miliony scenariuszy polityki pieniężnej na sekundę. Te pilotażowe systemy zalecają stopy procentowe, współczynniki rezerw obowiązkowych oraz injections płynności bez interwencji personelu. Wstępne testy w Banku Anglii i Europejskim Banku Centralnym (EBC) wskazują, że AI może przewyższać ludzkie komisje pod względem szybkości i dokładności reakcji w sytuacjach kryzysowych. Następnym zadeklarowanym celem jest pełna autonomia, przy której „gubernatorzy” AI będą działać szybciej niż rynki są w stanie zareagować.

Mimo to, według stanu na maj 2026, dzisiejsza AI nadal nie jest w stanie wiarygodnie zautomatyzować 90% decyzji dotyczących polityki pieniężnej banków centralnych w czasie rzeczywistym. Autorytatywne oceny z projektu Banku Anglii „AI Decision Lab” z lat 2023–2024 potwierdzają, że banki centralne nadal polegają na ludzkiej ocenie przy interpretowaniu wyników symulacji, ważeniu ryzyk, których nie da się ilościowo ująć, oraz zapewnianiu zgodności z ustawowymi mandatami. Obecne modele AI pozostają podatne na zmiany reżimu, luki w danych oraz szoki o charakterze wrogo nastawionym – wady te znacznie osłabiają roszczenia dotyczące pełnej automatyzacji. Eksperymenty polityczne, takie jak laboratorium Banku Anglii, wskazują na wysokowartościowe role doradcze, ale wyraźnie nie wykraczają poza udzielanie AI pełnej autonomii.