Les outils d’IA ont inondé le marché au cours de l’année écoulée, avec des gros titres et l’opinion publique ricochant entre l’acceptation, le soutien, l’opposition et l’hostilité pure et simple. Alors que nous commençons à voir premières tentatives En matière de régulation de l’IA générative, la technologie continue sur une voie de croissance exponentielle qui promet à la fois des opportunités incroyables et des risques élevés d’exploitation.
Comme dans la plupart des domaines, il ne fait aucun doute que l’IA jouera un rôle de plus en plus important dans le secteur des services financiers. Alors, comment pouvons-nous exploiter ces évolutions pour améliorer la vie financière aux États-Unis et au-delà ? Et comment pouvons-nous protéger les utilisateurs des mauvais acteurs et des préjugés qui semblent inhérents aux outils d’IA générative d’aujourd’hui ?
Bien que la réponse soit en constante évolution, nous pouvons prendre plusieurs mesures dès aujourd’hui.
Tout d’abord, le pourquoi : dans le climat économique fragile d’aujourd’hui, l’application intelligente et réfléchie de l’IA générative peut rendre les outils de finances personnelles indispensables plus accessibles à d’innombrables Américains. Les individus et les familles à travers le pays font état d’une gueule de bois persistante due à une inflation élevée et à des inquiétudes croissantes concernant les finances, malgré des gains économiques importants au niveau macro. En fait, plus de 80% des Américains sont en crise ou en difficulté financière, le stress financier ingérable ayant augmenté de 34 % au cours de l’année dernière. Si cela est bien fait, l’intégration de l’IA dans les services financiers et la planification peut jouer un rôle transformateur et avoir une portée plus grande que jamais.
Et pourtant, il faudra encore des années pour qu’une réglementation et une application adéquates de l’IA soient mises en place, ce qui impose au secteur privé la responsabilité d’exploiter ces technologies émergentes de manière responsable et de mettre en œuvre des politiques et des procédures axées d’abord sur l’utilisateur.
L'élimination des préjugés au sein des plates-formes existantes et nouvelles est l'un des plus grands obstacles du point de vue technique. Étant donné que l’IA générative est formée sur des quantités massives de données disponibles sur Internet, ses résultats sont influencés par les biais présents – allant de sans conséquence à carrément dangereux. Une autre limite est que l’IA peut générer du texte basé sur des informations peu fiables ou obsolètes, ce qui rend les informations fournies potentiellement inexactes.
De plus, Internet regorge de mauvais acteurs qui utilisent déjà l’IA générative à leurs propres fins dans l’industrie. Certaines semblent inoffensives, comme la myriade de solutions ponctuelles qui promettent d'aider les utilisateurs à résoudre des problèmes financiers spécifiques. Pourtant, ceux-ci sont souvent présentés comme des produits peu viables avec peu ou pas de contrôle préalable, et les utilisateurs se retrouvent essentiellement à investir leur argent dans une boîte noire.
Enfin, les risques liés à la confidentialité des données constituent une menace croissante – du vol d’informations par des acteurs malveillants au problème de longue date de la non-réglementation de l’exploration de données.
Malgré ces défis de taille, il existe une voie claire à suivre pour garantir que l’IA générative soit à la fois sûre et efficace pour les utilisateurs, dans le domaine financier et au-delà.
Au niveau micro, les entreprises doivent être conscientes et transparentes dans leur utilisation de l’IA ouverte ou fermée. Les modèles fermés peuvent mieux contenir les biais et être ajustés pour produire des résultats plus précis que les modèles ouverts actuellement disponibles, qui hallucinent souvent les faits. Une base de connaissances organisée à partir de laquelle le système d’IA peut générer des réponses est essentielle à ces modèles discrets. Cela nécessite une main humaine distincte pour superviser la gouvernance de l’IA – de la création et de la gestion de la base de données source aux tests continus du système, en passant par la protection des données des utilisateurs.
À l’échelle macro, un nombre croissant d’alliances de données et de groupes d’autorégulation émergent dans le but de faire progresser la recherche sur la sécurité de l’IA or élaborer des lignes directrices politiques. Bien que certains des plus grands noms de la technologie soient impliqués, une plus grande coordination est nécessaire entre cette myriade d’associations. En travaillant ensemble pour une gouvernance claire et universelle de l’IA, les entreprises d’IA peuvent être tenues responsables et les meilleurs intérêts des utilisateurs peuvent rester au premier plan.
Avec ce type de mesures en place, nous pouvons exploiter plus efficacement le potentiel de l’IA. Il suffit de regarder les générations montantes, qui ont une forte préférence pour les options en libre-service et qui bénéficieraient le plus d’une version mixte de soutien financier humain et IA.
Même si une réglementation et une application formelles ne seront peut-être jamais réalisables compte tenu de la progression rapide de l’IA générative, il appartient aux entreprises privées – à la fois indépendamment et collectivement – de garantir que leurs produits servent au mieux leurs utilisateurs finaux. Cela représente une opportunité sans précédent d’intégrer l’IA dans le secteur des services financiers d’une manière qui peut véritablement transformer la vie à grande échelle.
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- PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
- PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
- La source: https://www.fintechnexus.com/ai-help-financial-freedom/
