KI-Tools haben im vergangenen Jahr den Markt überschwemmt, wobei die Schlagzeilen und die öffentliche Stimmung zwischen Akzeptanz, Unterstützung, Widerstand und regelrechter Feindseligkeit schwankten. Während wir anfangen zu sehen frühe Versuche Bei der Regulierung der generativen KI setzt die Technologie ihren exponentiellen Wachstumskurs fort, der sowohl unglaubliche Chancen als auch ein hohes Risiko für die Ausbeutung verspricht. 

Wie in den meisten Bereichen besteht kein Zweifel daran, dass KI auch in der Finanzdienstleistungsbranche eine immer wichtigere Rolle spielen wird. Wie können wir also die Entwicklungen nutzen, um das Finanzleben in den USA und darüber hinaus zu verbessern? Und wie können wir Benutzer vor schlechten Akteuren und den Vorurteilen schützen, die den heutigen generativen KI-Tools offenbar innewohnen?

Auch wenn sich die Antwort ständig weiterentwickeln wird, können wir heute mehrere Schritte unternehmen.

Zunächst das Warum: Im heutigen unsicheren Wirtschaftsklima kann der intelligente und durchdachte Einsatz generativer KI dringend benötigte persönliche Finanzinstrumente für unzählige Amerikaner zugänglicher machen. Einzelpersonen und Familien im ganzen Land berichten von einem anhaltenden Kater aufgrund der hohen Inflation und einer wachsenden Sorge um die Finanzen, trotz hoher wirtschaftlicher Zuwächse auf Makroebene. Tatsächlich, über 80 % der Amerikaner befinden sich in einer Krise oder haben finanzielle Probleme, wobei der unüberwindbare finanzielle Stress im letzten Jahr um 34 % gestiegen ist. Wenn es richtig gemacht wird, kann die Integration von KI in Finanzdienstleistungen und -planung eine transformative Rolle spielen und mehr erreichen als je zuvor.

Und doch ist eine ordnungsgemäße Regulierung und Durchsetzung der KI noch Jahre entfernt, sodass der Privatsektor in der Verantwortung liegt, diese neuen Technologien verantwortungsvoll zu nutzen und benutzerorientierte Richtlinien und Verfahren umzusetzen. 

Die Beseitigung von Vorurteilen innerhalb bestehender und neuer Plattformen ist eines der größten Hindernisse auf technischer Seite. Da generative KI auf riesigen Datenmengen trainiert wird, die im Internet verfügbar sind, werden ihre Ergebnisse von allen vorhandenen Vorurteilen beeinflusst – von belanglos bis geradezu gefährlich. Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass KI möglicherweise Texte generiert, die auf nicht vertrauenswürdigen oder veralteten Informationen basieren, wodurch die bereitgestellten Informationen möglicherweise ungenau werden. 

Darüber hinaus wimmelt es im Internet von böswilligen Akteuren, die generative KI bereits für ihre eigenen Zwecke in der Branche nutzen. Einige scheinen harmlos zu sein, wie zum Beispiel die unzähligen Punktlösungen, die versprechen, Benutzern bei der Bewältigung spezifischer finanzieller Herausforderungen zu helfen. Dennoch werden diese oft als minimal brauchbare Produkte vermarktet, ohne dass eine vorherige Überprüfung erfolgt, und die Benutzer investieren ihr Geld praktisch in eine Blackbox.

Und schließlich stellen Datenschutzrisiken eine zunehmende Bedrohung dar – von böswilligen Akteuren, die Informationen stehlen, bis hin zu dem seit langem bestehenden Problem, dass Data Mining weitgehend unreguliert bleibt. 

Trotz dieser gewaltigen Herausforderungen gibt es einen klaren Weg, um sicherzustellen, dass generative KI für Benutzer sowohl im Finanzbereich als auch darüber hinaus sicher und effektiv ist. 

Auf Mikroebene müssen Unternehmen beim Einsatz offener und geschlossener KI aufmerksam und transparent vorgehen. Geschlossene Modelle können Verzerrungen besser eindämmen und fein abgestimmt werden, um genauere Ergebnisse zu liefern als die derzeit verfügbaren offenen Modelle, die oft Fakten halluzinieren. Entscheidend für diese diskreten Modelle ist eine kuratierte Wissensdatenbank, aus der das KI-System Antworten generieren kann. Dies erfordert eine eindeutig menschliche Hand, um die KI-Governance zu überwachen – vom Aufbau und der Verwaltung der Quelldatenbank über kontinuierliche Tests des Systems bis hin zum Schutz der Benutzerdaten. 

Auf der Makroebene entstehen immer mehr Datenallianzen und Selbstregulierungsgruppen mit dem Ziel Förderung der Forschung zur KI-Sicherheit or Entwicklung politischer Leitlinien. Obwohl einige der größten Namen der Technologiebranche beteiligt sind, bedarf es einer stärkeren Koordinierung zwischen diesen unzähligen Verbänden. Durch die gemeinsame Arbeit an einer klaren, universellen KI-Governance können KI-Unternehmen zur Rechenschaft gezogen werden und die Interessen der Nutzer im Vordergrund stehen.

Mit solchen Maßnahmen können wir das Potenzial der KI besser nutzen. Schauen Sie sich nur die heranwachsenden Generationen an, die eine starke Vorliebe für Selbstbedienungsoptionen haben und am meisten von einer gemischten Version menschlicher und künstlicher finanzieller Unterstützung profitieren würden.

Auch wenn eine formelle Regulierung und Durchsetzung angesichts des rasanten Fortschritts der generativen KI möglicherweise nie möglich sein wird, liegt es an privaten Unternehmen – sowohl unabhängig als auch als Kollektiv –, sicherzustellen, dass ihre Produkte ihren Endbenutzern den besten Nutzen bringen. Dies stellt eine beispiellose Gelegenheit dar, KI auf eine Weise in die Finanzdienstleistungsbranche zu integrieren, die das Leben in großem Umfang wirklich verändern kann. 

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