ويستمر الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي، في الوعد بتعزيز الإنتاجية بشكل كبير في العديد من الصناعات، بما في ذلك الخدمات المصرفية والتأمين.
ويطرح الذكاء الاصطناعي أيضًا العديد من التحديات، كما يتجلى في ميله إلى الهلوسة. آخر هو احتمال سوء المعاملة. يمكن أن ينبع هذا من التحيزات اللاواعية في مجموعات التدريب على البيانات، مما يؤدي إلى نتائج تمييزية للأشخاص ذوي البشرة الملونة. ويمكن أن يعكس أيضًا كيفية برمجة أنظمة الذكاء الاصطناعي الجيني، كما يتضح من الجدل الأخير حول الصور "المستيقظة" للباباوات أو الشخصيات التاريخية الأخرى التي لا تظهر إلا على أنها ذكور بيض.
في الحالات القصوى، يمكن لمديري الأصول اللجوء إلى الذكاء الاصطناعي للبحث أو حتى تداول المحافظ. الهلوسة يمكن أن تدمر الشركة. كما يمكن محاولة الشرح لجهة تنظيمية سبب تسبب الروبوت في حدوث عطل فلاش.
ومن غير المرجح أن يتم إطلاق العنان للذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة الدرامية، ولكن يمكن تشغيله بطرق أكثر دقة. في الواقع، هو بالفعل كذلك.
تستخدم البنوك وشركات التأمين وشركات التكنولوجيا المالية بالفعل أدوات الذكاء الاصطناعي لتسجيل التصنيفات الائتمانية أو ضمان السياسات. الصناعة معرضة لخطر عدم القدرة على الشرح للعملاء الساخطين سبب حرمانهم من القرض، على سبيل المثال.
المشكلة الأكثر دنيوية هي متى يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن استخدام البرمجيات لتحليل مخرجات وسائل التواصل الاجتماعي لشخص ما للحكم على حالته العقلية، والتي يمكن استخدامها لتسعير منتج مالي. وهذا يثير الكثير من الأسئلة.
فهل ينبغي السماح للشركات بالنظر في مثل هذه البيانات؟ إذا لم يكن الأمر كذلك، ما هي البدائل التي سيستكشفونها للحصول على رؤية للعميل المحتمل؟ ما هي الخصوصية وكيف يتم فرضها؟
انظم من فضلك
الجواب الطبيعي على مثل هذه الأسئلة هو إشراك الجهات التنظيمية. من الأفضل تطوير مجموعة محايدة من القواعد لكبح أسوأ دوافع الشركة. ومن الأسهل أيضًا السماح للجهات التنظيمية بالقيام بالمهمة الثقيلة، مع الاحتفاظ بحرية الاستهزاء إذا لم يفعلوا ذلك.
التنظيم مطلوب، لكن هل يكفي؟ ربما، ولكن فقط إذا كانت صناعة التمويل راضية بترك الابتكار لشركات التكنولوجيا الكبرى والجيل الجديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي.
عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، فالحقيقة هي أن الهيئات التنظيمية لن تكون قادرة على مواكبة التقدم. وهذا ليس بالأمر السيئ: فنحن نتوقع أن يأتي الابتكار من القطاع الخاص. لكن طبيعة الذكاء الاصطناعي تجعل التنظيم صعبا.
أولا، هناك عدد قليل من الأشخاص العاملين في الهيئات التنظيمية الذين يتمتعون بخبرة عميقة في التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى، ناهيك عن الذكاء الاصطناعي الجيني.
ثانيًا، تتطلب مواكبة هذا العالم التحكم في مصفوفات ضخمة من وحدات معالجة الرسومات، ووحدات معالجة الرسومات، والرقائق الأساسية التي تعمل على تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وأجهزة مراكز البيانات التي تشكل السحابة.
تشمل صناعة الذكاء الاصطناعي شركات ناشئة مثل OpenAI، وشركات التكنولوجيا الكبرى مثل Microsoft وMeta، ومتخصصي الرقائق مثل Nvidia، ومقدمي الخدمات السحابية مثل AWS. تمتلك هذه الشركات العملاقة موارد هائلة وفريدة من نوعها يمكنها استقطاب أفضل المواهب وشراء القدرة الحاسوبية اللازمة لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ولا تستطيع الهيئات التنظيمية ولا الشركات وضع الأجندة ما دامت هذه هي الحال.
قوة شرائية
ومن الممكن أن تحاول الهيئات التنظيمية وضع القواعد ــ وينبغي لها أن تفعل ذلك، لأنها قادرة على صياغة المعايير الأساسية ــ ولكنها سوف تناضل من أجل التعامل مع الفروق الدقيقة في كيفية منع البنوك وغيرها من إساءة استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي.
هناك بدائل، رغم ذلك. الأول هو أن ننظر إلى الوراء ونرى كيف ساعدت الحكومات في دعم اقتصاداتها القائمة على الابتكار في الأيام الأولى. على سبيل المثال، يدين وادي السيليكون بقدر كبير من نجاحه لبرامج الشراء الضخمة التي نفذتها وكالة ناسا والمؤسسة العسكرية الأميركية في خمسينيات وستينيات القرن العشرين.
وبالمثل، فإن الحكومات فقط هي التي لديها القدرة على الخوض في سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وشراء وحدات معالجة الرسوميات لبرامجها البحثية الخاصة التي يمكن أن تضاهي حجم شركات التكنولوجيا الكبرى. هذه إحدى الطرق لوضع المعايير، من خلال المشاركة والقيادة، بدلاً من محاولة الاستمرار بلا نهاية من خلال كتابة المزيد من القواعد.
ماذا عن الخدمات المالية؟ حتى الآن لا يوجد ما يشير إلى أن الحكومات مستعدة للعب هذا الدور، الأمر الذي يترك الصناعات الأخرى تحت رحمة شركات التكنولوجيا الكبرى.
الدرس مشابه: تحتاج وول ستريت إلى أن تصبح عميلاً مهمًا لشركات التكنولوجيا الكبرى حتى تتمكن من وضع معايير لكيفية التعامل مع الذكاء الاصطناعي.
المشكلة هي الحجم. ولا يملك حتى بنك جيه بي مورجان الثقل الذي يمكنه من مجاراة شركة مايكروسوفت في هذا المجال. لا يمكن أبدا أن يبرر التكلفة.
الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
ولكن ماذا عن الصناعة كمجموعة؟ هل هناك طريقة لشركات التمويل الكبرى - بالتعاون مع شركات التكنولوجيا المالية الرائدة في جميع أنحاء العالم - لتجميع الموارد والتحول إلى عميل استراتيجي؟
البنوك ليست معتادة على اللعب معًا. مثل هذا النهج سيكون غريبا تماما.
ومن ناحية أخرى، تتجه البنوك ببطء نحو المصادر المفتوحة لتطوير البرمجيات. وهم يدركون أن مشاركة التعليمات البرمجية للعديد من الوظائف غير الأساسية - كونهم لاعبين مجتمعيين بدلاً من أصحاب الملكية - يمكن أن يؤدي إلى إنشاء برامج ذات جودة أفضل وأكثر مرونة.
هل يعمل المصدر المفتوح مع genAI؟
الجواب غير واضح. كانت بعض شركات التكنولوجيا الكبرى في هذا المجال منفتحة على تطويرها، مثل Meta، التي تتيح للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تنزيل بعض نماذجها وتكييفها.
تتطلب معايير الصناعة للمصادر المفتوحة السماح بجميع حالات الاستخدام، لكن القليل من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تستوفي هذه المعايير فعليًا. معظمها، بما في ذلك OpenAI، التي تحمل اسمًا سخيفًا، تدير متجرًا مغلقًا.
وذلك لأن genAI ليس مثل فئات البرامج الأخرى. الكود المصدري مكون واحد فقط. لا تقل أهمية عن بيانات التدريب وكيفية تصنيف تلك البيانات. واليوم، لا يوجد إجماع داخل صناعة الذكاء الاصطناعي حول ما يعنيه مصطلح "المصدر المفتوح".
هذا هو الافتتاح للمؤسسات المالية. تمتلك البنوك والبورصات وبائعو البيانات بشكل جماعي كتلة حرجة من البيانات، وأغلبها مخصص لأسواق رأس المال والخدمات المالية. من الناحية النظرية، إذا كانت هناك آلية لتجميع هذه المعلومات، فقد يكون هناك أساس للمشاركة في تطوير التعليمات البرمجية والمعايير المصاحبة لها.
سيقاوم البائعون أي خطوة قد تدمر أعمالهم؛ البنوك وشركات التأمين ليست حريصة على التعاون في أي شيء يمكن اعتباره أساسيًا. ومن ناحية أخرى، قد تكون هناك مجالات ضمن الخدمات المالية لا تعتبر أساسية بالنسبة لمعظم اللاعبين، والتي قد يكون من المرغوب فيه إيجاد حل صناعي فيها. الهوية الرقمية، والامتثال، وإعداد التقارير، وجوانب إدارة المخاطر كلها تتبادر إلى الذهن.
ديجفين يعلم أن هذه فكرة تخمينية للغاية، وهي فكرة قد لا تبرر أبدًا الجهد الهائل المطلوب لتحقيق ذلك. ومن ناحية أخرى، ما مدى أهمية قيام الصناعة المالية بتشكيل مستقبلها بدلاً من الانتظار السلبي لوادي السيليكون ليقوم بذلك بدلاً منها؟ ربما هذا هو المكان الذي نعود فيه إلى فكرة الحكومة باعتبارها عميلاً كبيرًا للذكاء الاصطناعي. ولكي تتصرف الحكومة بهذه الصفة، فإنها تحتاج إلى برامج خاصة بها. يبدو أن تنظيم الخدمات المالية في عصر الذكاء الاصطناعي هو مكان جيد للبدء.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.digfingroup.com/influence-ai/
