يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل الكثير من الأشياء. تحليل السوق ليس واحدًا منها (لكن)

السؤال

أحيانًا، تنهار جميع الأسهم، كما حدث في عام 2008. وأحيانًا أخرى، كما مع شركات النمو في عام 2022، يتراجع نمط استثماري معين. وأحيانًا، كما حدث مع أسهم الطاقة المتضررة في عام 2015، يغرق قطاع كامل. ولكن حتى الأسابيع الستة الأولى من هذا العام، لم يسبق لي أن أتذكر أن عشرات الشركات التي تبدو غير مرتبطة تتعرض للانهيار، وتتصرف لأول مرة كوحدة واحدة.

هذا النادر، الذي أطلق عليه المراقبون اسم “بيع البرمجيات”، استحوذ بشكل مبرر على عناوين الأخبار الأخيرة. وتساءلت عما إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي سيقدر تمامًا تميز هذه الحادثة، بالإضافة إلى اعترافه بدوره في المذبحة، نظرًا لأن البيع حدث لأن المستثمرين كانوا قلقين من أن الذكاء الاصطناعي سيعطل أعمال تلك الشركات، فعرضت على ChatGPT 5.2 الرسم البياني أدناه.

		العائد الإجمالي منذ بداية العام
	



		(حتى 13 فبراير 2026)

المصدر: Morningstar Direct. البيانات حتى 13 فبراير 2026. تحميل CSV.

بالإضافة إلى الرسم التوضيحي، قدمت التعليمات التالية: “لقد أرفقت رسمًا بيانيًا يُظهر العائد الإجمالي منذ بداية العام لستة استثمارات، حتى 13 فبراير. من فضلك، أخبرني في فقرة واحدة بأهم قصة محددة توضحها هذه الأداءات.”

الرد

إليك إجابة ChatGPT:

القصة السائدة هي إعادة تقييم حادة ومختارة جدًا للمخاطر: فقد ارتفعت سندات الخزانة الأمريكية طويلة الأجل بما يقرب من 3% بينما ظل سوق الأسهم الأمريكي بشكل عام ثابتًا، ومع ذلك، انخفضت عدة شركات حساسة اقتصاديًا وذات تقييمات عالية سابقًا—Experian EXPGY، Expedia EXPE، Salesforce CRM، وStubHub STUB—بنحو 25% إلى 32%. هذا النمط يشير بقوة إلى أن المستثمرين تحولوا نحو الأمان والتدفقات النقدية المتوقعة، مع ضغط مضاعفات تقييم الشركات التي تعتمد أسعارها بشكل كبير على توقعات النمو المستقبلية بدلاً من استقرار الأرباح الحالية. بمعنى آخر، السوق لم ينخفض بشكل عام؛ بل أصبح أكثر تمييزًا، مكافئًا الأصول الحساسة للمدة مثل السندات، مع إعادة تقييم حادة للأسهم التي كانت تقييماتها الأكثر عرضة للتغيرات في أسعار الفائدة، وعدم اليقين الاقتصادي، أو تحمل المخاطر من قبل المستثمرين.

هاووش!

لدهشتي، مر السؤال تمامًا فوق رأس النموذج المجازي. لم يتجاهل ChatGPT فقط أهمية بيع البرمجيات، بل لم يدرك حتى أن الحدث قد وقع.

(ملاحظة: سألت نفس السؤال لثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي أخرى: Perplexity، Copilot، وGemini. أيضًا، لم يدركوا أن جميع الأسهم الأربعة تعرضت لضربة لنفس السبب.)

الأكثر من ذلك، أن الإجابة التي قدمها النموذج كانت مشوشة. سأختصر هذا التحليل، حيث أن الفشل الرئيسي كان في عدم قدرته على التعرف على النمط بدلاً من تفاصيل إجابته، ولكن بشكل مختصر:

1. في البداية، قال ChatGPT إن تلك الأسهم الأربعة انهارت لأن الشركات التي تعتمد أسعارها بشكل كبير على توقعات النمو المستقبلية أداء سيئًا خلال الفترة. ثم، بعد جملة واحدة، كتب أن الأصول الحساسة للمدة تمت مكافأتها من قبل السوق.

كل عبارة مائلة تصف أسهم النمو. وبالتالي، رد النموذج يتناقض مع نفسه مباشرة. مما يعني أن إما تفكير ChatGPT كان مشوشًا جدًا لدرجة أنه لم يدرك أن جملة واحدة تتعارض مع الأخرى، أو أنه اعتقد خطأ أن أسهم النمو لا تمتلك مددًا طويلة.

(كان الأمر الأول، لأنه عندما سألت النموذج في متابعة عما إذا كانت أسهم النمو حساسة للمدة، أجاب بنعم، فهي كذلك جدًا.)

2. يصف رد ChatGPT هذه الأسهم الأربعة بأنها “حساسة اقتصاديًا”. حسنًا، كما يعترف ChatGPT نفسه، فإن عمليات Salesforce وExperian مقاومة نسبيًا للركود.

لكن، على أي حال، المشكلة الأكبر أن موضوع الحساسية الاقتصادية غير ذي صلة. أسعار الفائدة مستقرة، ومؤشرات الركود خاملة، والمحللون في وول ستريت يتوقعون نمو أرباح بمعدل 14% لمؤشر S&P 500 في عام 2025. ونتيجة لذلك، لم يكن المستثمرون يبيعون الشركات الحساسة اقتصاديًا. في الواقع، كانت صناعات الطاقة والمواد الأساسية من بين أفضل أداءات سوق الأسهم هذا العام.

أفكار

تجاربي السابقة مع ChatGPT كانت إيجابية. فهو يصنع جداول سفر ممتازة! بالإضافة إلى ذلك، عندما طلبت منه في وقت فراغي—كمحاولة اختبار، وليس للنشر—كتابة مقالات قصيرة عن مواضيع استثمارية بسيطة مثل أهمية تخصيص الأصول، فعل ذلك بشكل مثالي. تلك المهام قد اختفت إلى حد كبير؛ ستقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بإكمال العملية.

وبالطبع، نماذج الذكاء الاصطناعي بالنسبة للمبرمجين المحترفين كالمطرقة البخارية لجون هنري.

وبالتالي، كنت مندهشًا من ضعف أداء النماذج في تحليل السوق. أعلم أن نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل من خلال التعرف على الأنماط، مما يجعلها أفضل بكثير في تكرار ما عالجته سابقًا، أو الاستنتاج من بيانات ذات صلة عالية، من شرح علاقات جديدة. وأعلم أيضًا أن النماذج غالبًا ما تحتاج إلى توجيه محدد، وأن طلبي كان مفتوحًا.

لكن… أن تفشل في التعرف على النمط في منتصف فبراير، بعد مئات الآلاف من الكلمات المنشورة عن بيع البرمجيات؟ لا أستطيع الشرح. ولا أستطيع فهم ما يعنيه هذا الفشل لمستقبل نماذج الذكاء الاصطناعي. هل هناك حدود حتمية لا يمكن تجاوزها لقدراتها؟ أم أن الأمر مجرد عثرة في الطريق، يمكن حلها وتسهيلها؟

أسئلة بلا إجابات. لكنها تستحق التفكير، بالنظر إلى مدى ثقة العديد من المراقبين في توقعاتهم حول ما ستتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من فعله أو عدم فعله. أشك في أنهم يعرفون.

ما بعد النص

في عطلة نهاية الأسبوع الماضية، قمت بتحديث الرسم البياني ليعكس عوائد الأسبوع التالي، حتى 20 فبراير، وكررت سؤالي لـ ChatGPT. (لم تتغير الأرقام تقريبًا.) وهذه المرة، أعطى النموذج إجابة أفضل.

القصة الأوضح والأكثر تحديدًا هي أن هذا ليس تراجعًا عامًا في السوق، بل انهيار حاد ومحدد في أربعة شركات فردية: بينما ارتفعت سندات الخزانة طويلة الأجل بنسبة 2.67%، وارتفع سوق الأسهم الأمريكي بشكل عام بنسبة 1.32% منذ بداية العام، انخفضت Experian بنسبة 21.87%، وExpedia بنسبة 28.18%، وSalesforce بنسبة 30.10%، وStubHub بنسبة 30.82%. هذا الفارق—حوالي 25 إلى 32 نقطة مئوية بين المؤشر وهذه الأسماء في أقل من شهرين—يظهر أن المستثمرين لا يفرون من الأسهم بشكل عام؛ بل يخفّضون بشكل حاد مجموعة معينة من الأسهم. السمة المميزة لهذه النتائج هي التشتت الشديد: المتوسط السوقي إيجابي بشكل معتدل، لكن بعض الشركات البارزة شهدت انخفاضات بمستوى سوق الدببة، مما يعني أن الألم مركّز وليس نظاميًا.

لكن، لم تكن استجابة جيدة؛ لا زال ChatGPT يتجاهل الفيل في الغرفة. لكن على الأقل أدرك أن مخلوقًا كان يختبئ، بدلاً من محاولة ربط خسائر الأسهم بحالة السوق العامة.