In het kort

• Geavanceerde AI-tradingbots introduceren nieuwe complexiteit voor financiële toezichthouders.
• Autonome AI-systemen kunnen markten manipuleren via sociale media en online gemeenschappen, waardoor ze kunstmatig marktsentiment creëren.
• Kwaadwillende actoren maken gebruik van sociale media om investeringen in specifieke activa aan te moedigen, vaak uit eigenbelang.

De opkomst van geavanceerde AI-tradingbots stelt financiële toezichthouders voor nieuwe uitdagingen. Hoewel traditionele vormen van marktmanipulatie, zoals handel met voorkennis, al langer tot de zorgen behoren, brengen de autonome leercapaciteiten van deze bots een ongekende mate van complexiteit met zich mee.

Stel je voor. Honderden AI-gestuurde socialmediaprofielen die verhalen verspreiden over specifieke bedrijven. De informatie is wellicht niet volledig onjuist, maar vormt een zorgvuldig samengestelde versterking van bestaand nieuws, bedoeld om het marktsentiment te beïnvloeden. Echte gebruikers reageren op deze bewerkte berichten, wat de boodschap van de bots onbedoeld versterkt en het evenwicht verstoort. In zo’n scenario kan de robo-adviseur van een belegger – mogelijk zonder het te weten afgestemd op deze manipulatieve bots – profiteren van de kunstmatig opgewekte marktbeweging.

Dit roept een cruciale vraag op. Hoe kunnen we actoren ter verantwoording roepen wanneer manipulatie wordt georkestreerd door autonome AI-systemen? Traditionele aanklachten van marktmanipulatie kunnen ineffectief blijken als de begunstigde van het plan zich niet bewust is van de onderliggende tactieken.

Impact sociale media op AI-tradingbots

Experts waarschuwen dat er zelfs nog minder geraffineerde vormen van oplichting plaatsvinden, met name op gedecentraliseerde financiële markten en bij de handel in cryptomunten. Kwaadwillende actoren gebruiken sociale mediaplatforms zoals Telegram om investeringen in specifieke activa aan te moedigen, vaak uit persoonlijk gewin. Hoewel deze actoren mogelijk geen gebruik maken van geavanceerde AI, vervuilen ze effectief online discussies met misleidende informatie en richten ze zich op particuliere beleggers die gevoelig zijn voor hype en desinformatie.

De wijdverspreide toepassing van sociale media als primaire bron van marktinformatie verergert dit probleem. Particuliere beleggers zijn steeds vaker geneigd om trends te volgen en te reageren op hypes, in plaats van zelf onafhankelijke analyses uit te voeren. Deze kuddementaliteit kan markten destabiliseren en kansen creëren voor uitbuiting door geavanceerde AI-bots.

Regelgevende instanties erkennen de groeiende dreiging van AI-gestuurde marktmanipulatie. Het identificeren en traceren van samenwerking tussen autonome agenten blijkt echter bijzonder uitdagend. Traditionele methoden voor het opsporen van collusie schieten tekort wanneer het gaat om AI-systemen die zelfstandig leren en zich voortdurend aanpassen.

Oproep tot nieuwe regelgevende en ethische kaders

Experts roepen op tot innovatieve regelgevende benaderingen en verbeterde monitoringtools om deze zich voortdurend ontwikkelende dreigingen effectief het hoofd te bieden. Een andere belangrijke zorg betreft de aansprakelijkheid wanneer AI-agenten kwaadaardig gedrag vertonen, los van menselijke bedoelingen. De ondoorzichtigheid van zogeheten “black box”-handel, waarbij bots transacties uitvoeren zonder hun besluitvormingsprocessen bloot te leggen, maakt dit vraagstuk des te complexer.

Sommige deskundigen stellen oplossingen voor, zoals het verplicht stellen van meer transparantie in AI-systemen die voor de handel worden ingezet, en het ontwikkelen van nieuwe wettelijke kaders die de verantwoordelijkheid leggen bij de partijen die deze technologieën toepassen. Dit zou kunnen helpen bij situaties waarin onbedoelde gevolgen ontstaan door autonome acties van AI-agenten. De snelle opkomst van AI-handel vraagt om een proactieve en flexibele regelgevende aanpak.