Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno inondato il mercato nell’ultimo anno, con i titoli dei giornali e il sentimento pubblico che rimbalzavano tra accettazione, sostegno, opposizione e vera e propria ostilità. Intanto cominciamo a vedere primi tentativi nel regolare l’intelligenza artificiale generativa, la tecnologia sta proseguendo lungo un percorso di crescita esponenziale che promette sia incredibili opportunità che un alto rischio di sfruttamento. 

Come nella maggior parte dei settori, non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo sempre più significativo nel settore dei servizi finanziari. Quindi, come possiamo sfruttare gli sviluppi per migliorare la vita finanziaria negli Stati Uniti e altrove? E come possiamo proteggere gli utenti dai malintenzionati e dai pregiudizi che sembrano inerenti agli strumenti di intelligenza artificiale generativa di oggi?

Anche se la risposta sarà in continua evoluzione, ci sono diversi passi che possiamo compiere oggi.

Innanzitutto il perché: nell’instabile clima economico di oggi, l’applicazione intelligente e ponderata dell’intelligenza artificiale generativa può rendere gli strumenti di finanza personale tanto necessari più accessibili per innumerevoli americani. Gli individui e le famiglie in tutto il Paese segnalano persistenti postumi di un’elevata inflazione e una crescente preoccupazione per le finanze, nonostante i guadagni economici di alto livello a livello macro. Infatti, oltre l'80% degli americani sono in crisi o in difficoltà finanziarie, con uno stress finanziario ingestibile salito del 34% nell'ultimo anno. Se eseguita correttamente, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei servizi finanziari e nella pianificazione può svolgere un ruolo trasformativo e raggiungere più risultati che mai.

Eppure, mancano ancora anni per una corretta regolamentazione e applicazione dell’intelligenza artificiale, il che attribuisce al settore privato la responsabilità di sfruttare queste tecnologie emergenti in modo responsabile e di implementare politiche e procedure che mettono al primo posto l’utente. 

Eliminare i pregiudizi all’interno delle piattaforme esistenti e di quelle nuove è uno dei maggiori ostacoli dal punto di vista tecnico. Poiché l’intelligenza artificiale generativa è addestrata su enormi quantità di dati disponibili su Internet, i suoi risultati sono influenzati da eventuali pregiudizi presenti, che vanno da irrilevanti a decisamente pericolosi. Un’altra limitazione è che l’intelligenza artificiale può generare testo basato su informazioni non affidabili o obsolete, rendendo le informazioni fornite potenzialmente imprecise. 

Inoltre, Internet dilaga di malintenzionati che stanno già utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per i propri fini nel settore. Alcuni sembrano innocui, come la miriade di soluzioni mirate che promettono di aiutare gli utenti a risolvere specifiche sfide finanziarie. Eppure questi vengono spesso pubblicizzati come prodotti minimamente sostenibili con poca o nessuna verifica in anticipo, e gli utenti vengono lasciati essenzialmente a investire i loro soldi in una scatola nera.

Infine, i rischi legati alla privacy dei dati rappresentano una minaccia crescente: dai malintenzionati che rubano informazioni all’annosa questione di come il data mining rimanga in gran parte non regolamentato. 

Nonostante queste sfide scoraggianti, esiste un chiaro percorso da seguire per garantire che l’intelligenza artificiale generativa sia sicura ed efficace per gli utenti, nello spazio finanziario e oltre. 

A livello micro, le aziende devono essere consapevoli e trasparenti nell’uso dell’IA aperta rispetto a quella chiusa. I modelli chiusi possono contenere meglio i bias ed essere messi a punto per produrre risultati più accurati rispetto ai modelli aperti attualmente disponibili, che spesso creano allucinazioni. Fondamentale per questi modelli discreti è una base di conoscenza curata da cui il sistema di intelligenza artificiale può generare risposte. Ciò richiede una mano decisamente umana per supervisionare la governance dell’intelligenza artificiale, dalla creazione e gestione del database di origine al test continuo del sistema, alla protezione dei dati degli utenti. 

Su scala macro, stanno emergendo un numero crescente di alleanze per i dati e gruppi di autoregolamentazione con l’obiettivo di far avanzare la ricerca sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale or lo sviluppo di linee guida politiche. Sebbene siano coinvolti alcuni dei più grandi nomi della tecnologia, è necessario un maggiore coordinamento tra queste miriadi di associazioni. Lavorando insieme verso una governance dell’IA chiara e universale, le aziende che si occupano di intelligenza artificiale possono essere ritenute responsabili e gli interessi degli utenti possono essere tenuti in primo piano.

Con questo tipo di misure in atto, possiamo sfruttare in modo più efficace il potenziale dell’intelligenza artificiale. Basta guardare alle generazioni emergenti, che hanno una forte preferenza per le opzioni self-service e trarrebbero maggiori benefici da una versione mista di supporto finanziario umano e AI.

Anche se la regolamentazione e l’applicazione formale potrebbero non essere mai realizzabili data la rapida progressione dell’intelligenza artificiale generativa, spetta alle aziende private – sia in modo indipendente che collettivo – garantire che i loro prodotti servano al meglio i loro utenti finali. Ciò rappresenta un’opportunità senza precedenti per integrare l’intelligenza artificiale nel settore dei servizi finanziari in un modo che possa davvero trasformare la vita su larga scala. 

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