Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης έχουν κατακλύσει την αγορά τον περασμένο χρόνο, με πρωτοσέλιδα και το δημόσιο αίσθημα να ανακατεύονται μεταξύ αποδοχής, υποστήριξης, αντίθεσης και απόλυτης εχθρότητας. Ενώ αρχίζουμε να βλέπουμε πρώιμες προσπάθειες στη ρύθμιση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, η τεχνολογία συνεχίζει μια πορεία εκθετικής ανάπτυξης που υπόσχεται απίστευτες ευκαιρίες και υψηλό κίνδυνο εκμετάλλευσης. 

Όπως οι περισσότεροι τομείς, δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα διαδραματίσει ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο στον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών. Πώς μπορούμε λοιπόν να αξιοποιήσουμε τις εξελίξεις για να βελτιώσουμε την οικονομική ζωή στις ΗΠΑ και πέρα ​​από αυτήν; Και πώς μπορούμε να προστατεύσουμε τους χρήστες από κακούς παράγοντες και τις προκαταλήψεις που φαίνονται εγγενείς στα σημερινά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται;

Αν και η απάντηση θα εξελίσσεται συνεχώς, υπάρχουν πολλά βήματα που μπορούμε να κάνουμε σήμερα.

Πρώτον το γιατί: Στο σημερινό ασταθές οικονομικό κλίμα, η έξυπνη και στοχαστική εφαρμογή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να καταστήσει τα τόσο απαραίτητα εργαλεία προσωπικής χρηματοδότησης πιο προσιτά για αμέτρητους Αμερικανούς. Άτομα και οικογένειες σε ολόκληρη τη χώρα αναφέρουν ένα παρατεταμένο hangover από τον υψηλό πληθωρισμό και την αυξανόμενη ανησυχία για τα οικονομικά, παρά τα οικονομικά κέρδη υψηλού επιπέδου σε μακροοικονομικό επίπεδο. Στην πραγματικότητα, πάνω από το 80% των Αμερικανών βρίσκονται σε κρίση ή δυσκολεύονται οικονομικά, με το μη διαχειρίσιμο οικονομικό άγχος να αυξάνεται κατά 34% τον τελευταίο χρόνο. Εάν γίνει σωστά, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και τον προγραμματισμό μπορεί να διαδραματίσει μεταμορφωτικό ρόλο και να φτάσει περισσότερο από ποτέ.

Και όμως, η σωστή ρύθμιση και επιβολή της τεχνητής νοημοσύνης απέχουν χρόνια, αναθέτοντας την ευθύνη στον ιδιωτικό τομέα να αξιοποιήσει αυτές τις αναδυόμενες τεχνολογίες υπεύθυνα και να εφαρμόσει πολιτικές και διαδικασίες με προτεραιότητα τον χρήστη. 

Η εξάλειψη της προκατάληψης σε υπάρχουσες και νέες πλατφόρμες είναι ένα από τα μεγαλύτερα εμπόδια στην τεχνική πλευρά. Δεδομένου ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη εκπαιδεύεται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο Διαδίκτυο, τα αποτελέσματά της επηρεάζονται από τυχόν προκαταλήψεις που υπάρχουν — που κυμαίνονται από ασήμαντες έως εντελώς επικίνδυνες. Ένας άλλος περιορισμός είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει κείμενο που βασίζεται σε αναξιόπιστες ή ξεπερασμένες πληροφορίες, καθιστώντας τις πληροφορίες που παρέχονται δυνητικά ανακριβείς. 

Επιπλέον, το Διαδίκτυο είναι αχαλίνωτο με κακούς ηθοποιούς που ήδη χρησιμοποιούν γενετική τεχνητή νοημοσύνη για τους δικούς τους σκοπούς στη βιομηχανία. Ορισμένες φαίνονται αβλαβείς, όπως οι μυριάδες λύσεις που υπόσχονται να βοηθήσουν τους χρήστες να ξεκαθαρίσουν συγκεκριμένες οικονομικές προκλήσεις. Ωστόσο, αυτά συχνά προωθούνται ως ελάχιστα βιώσιμα προϊόντα με ελάχιστο έως καθόλου έλεγχο εκ των προτέρων, και οι χρήστες μένουν ουσιαστικά να επενδύουν τα χρήματά τους σε ένα μαύρο κουτί.

Και τέλος, οι κίνδυνοι για το απόρρητο των δεδομένων είναι μια αυξανόμενη απειλή – από κακούς παράγοντες που κλέβουν πληροφορίες μέχρι το μακροχρόνιο ζήτημα του πώς η εξόρυξη δεδομένων παραμένει σε μεγάλο βαθμό ανεξέλεγκτη. 

Παρά αυτές τις τρομακτικές προκλήσεις, υπάρχει μια σαφής πορεία προς τα εμπρός για να διασφαλιστεί ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι ασφαλής και αποτελεσματική για τους χρήστες, στον οικονομικό χώρο και όχι μόνο. 

Σε μικροεπίπεδο, οι εταιρείες πρέπει να είναι προσεκτικές και διαφανείς στη χρήση ανοιχτής έναντι κλειστής τεχνητής νοημοσύνης. Τα κλειστά μοντέλα μπορούν να περιέχουν καλύτερα μεροληψία και να βελτιστοποιηθούν ώστε να αποδίδουν πιο ακριβή αποτελέσματα από τα ανοιχτά μοντέλα που είναι διαθέσιμα αυτήν τη στιγμή, τα οποία συχνά παραπλανούν γεγονότα. Κρίσιμης σημασίας για αυτά τα διακριτά μοντέλα είναι μια επιμελημένη βάση γνώσεων από την οποία το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να παράγει απαντήσεις. Αυτό απαιτεί ένα ξεκάθαρο ανθρώπινο χέρι για την επίβλεψη της διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης — από τη δημιουργία και τη διαχείριση της βάσης δεδομένων πηγής έως τη συνεχή δοκιμή του συστήματος, έως την προστασία των δεδομένων των χρηστών. 

Σε μακροοικονομική κλίμακα, υπάρχει ένας αυξανόμενος αριθμός συμμαχιών δεδομένων και ομάδων αυτορρύθμισης που αναδύονται με στόχο προώθηση της έρευνας για την ασφάλεια της τεχνητής νοημοσύνης or ανάπτυξη κατευθυντήριων γραμμών πολιτικής. Ενώ εμπλέκονται μερικά από τα μεγαλύτερα ονόματα της τεχνολογίας, πρέπει να υπάρχει μεγαλύτερος συντονισμός μεταξύ αυτών των μυριάδων ενώσεων. Συνεργαζόμενοι για σαφή, καθολική διακυβέρνηση τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να θεωρηθούν υπεύθυνες και τα συμφέροντα των χρηστών μπορούν να διατηρηθούν στην πρώτη γραμμή.

Με αυτά τα είδη μέτρων, μπορούμε να αξιοποιήσουμε πιο αποτελεσματικά τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης. Απλώς κοιτάξτε τις ανερχόμενες γενιές, οι οποίες προτιμούν έντονα τις επιλογές αυτοεξυπηρέτησης και θα επωφεληθούν περισσότερο από μια μικτή έκδοση οικονομικής υποστήριξης από τον άνθρωπο και την τεχνητή νοημοσύνη.

Ενώ η επίσημη ρύθμιση και η επιβολή ενδέχεται να μην είναι ποτέ εφικτές δεδομένης της ταχείας εξέλιξης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, εναπόκειται στις ιδιωτικές εταιρείες —τόσο ανεξάρτητα όσο και ως συλλογικά— να διασφαλίσουν ότι τα προϊόντα τους εξυπηρετούν καλύτερα τους τελικούς χρήστες τους. Κάτι τέτοιο παρουσιάζει μια άνευ προηγουμένου ευκαιρία για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών με τρόπο που μπορεί πραγματικά να μεταμορφώσει τις ζωές σε κλίμακα. 

.pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-radius: 5% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-size: 24px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { font-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-weight: normal !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a:hover { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-user_url-profile-data { color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { text-align: center !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-recent-posts-title { border-bottom-style: dotted !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { border-style: solid !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { color: #3c434a !important; }

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.fintechnexus.com/ai-help-financial-freedom/