Plan de Experimento de Evolución de IA con Diez Mil Participantes

Plan de Experimento de Evolución de IA con Diez Mil Participantes

Organizador: Compañía AFE US

Código del experimento: Quantiveon Evolution

1. Antecedentes del experimento

Proposición central: Verificar la capacidad de adaptación del sistema de IA en un entorno dominado por humanos

Valor científico: Establecer por primera vez un modelo de domesticación bidireccional de “retroalimentación emocional humana  ajuste de estrategias de IA”

Objetivo comercial: Proveer una base para la optimización de estrategias del futuro fondo de IA de 1,000 millones de dólares

Significado social: Lograr la democratización financiera mediante tecnología de IA

2. Diseño del experimento

(1) Arquitectura tecnológica: doble motor impulsor

Sistema de IA: FMAI 3.0 (integrado con módulos de aprendizaje reforzado y teoría de juegos)

Intervención humana: comité de control de riesgos compuesto por dos analistas financieros certificados CFA

Umbral para toma dinámica de control:

∣σpred−σhist∣/σhist>20%
∣σpred−σhist∣/σhist>20%|\sigma_{pred} – \sigma_{hist}| / \sigma_{hist} > 20\%

(2) Mecanismo de participación:

Nivel Rango de fondos Número de participantes Rendimiento anual objetivo

A $600,000 – $1,000,000 1,000 personas ≥500%
B $200,000 – $600,000 3,000 personas ≥400%
C $100 – $200,000 6,000 personas ≥350%

(3) Mecanismo de control de riesgos:

Reserva para compensación de pérdidas: 100 millones de dólares

Mecanismo de corte por máxima caída: suspensión del sistema si la pérdida diaria alcanza el 5%

3. Proceso de ejecución
4. Duración del experimento: 17 meses (agosto 2025 – diciembre 2026)
5. Período de inscripción para voluntarios: 1 de julio de 2025 – 31 de diciembre de 2025
6. Duración máxima de participación para cada voluntario: no más de 1 año
7. Métodos de reclutamiento de voluntarios

Publicidad en medios

Mecanismo de recomendación de voluntarios

5. Métodos de recolección de datos

Indicadores emocionales: cuantificación del “índice de codicia” mediante la frecuencia de operaciones / tasa de cancelaciones

Validación de la evolución de la IA: comparación del cambio en el ratio de Sharpe entre el tercer y cuarto trimestre

Registro de incidentes: documentación de fallos en las estrategias de IA durante eventos “cisne negro”

Equipo de trabajo del Experimento de Evolución de IA de 10,000 personas de AFE AI 3.0

6 de junio de 2025