人工知能、特に生成 AI は、銀行や保険を含む多くの業界に大幅な生産性の向上を約束し続けています。

AI はまた、幻覚を見る傾向に表れているように、多くの課題をもたらします。もう一つは、虐待の可能性です。これはデータ トレーニング セットの無意識のバイアスに起因する可能性があり、有色人種に対する差別的な結果をもたらします。また、白人男性以外の姿で登場するローマ法王やその他の歴史的人物の「目覚めた」画像をめぐる最近の大騒ぎからもわかるように、genAI システムがどのようにプログラムされているかを反映している可能性がある。

最も極端なケースでは、資産運用会社は研究やポートフォリオの取引に AI を活用する可能性があります。幻覚は会社を破滅させる可能性があります。ボットがフラッシュクラッシュを引き起こした理由を規制当局に説明しようとするのと同じです。

AI がこれほど劇的な形で解き放たれる可能性は低いですが、より巧妙な方法で機能させることは可能です。実際、すでにそうなっています。

銀行、保険会社、フィンテックはすでに AI ツールを使用して信用格付けを採点したり、保険契約を引き受けたりしています。業界は、たとえば融資を拒否された理由を不満を抱いた顧客に説明できないリスクにさらされている。

もっと日常的な問題は、いつ AI を適用できるようになるかということです。たとえば、ソフトウェアを使用して誰かのソーシャルメディア出力を解析し、その人の精神状態を判断し、それを金融商品の価格設定に使用することができます。これには多くの疑問が生じます。

企業はそのようなデータを考慮することを許されるべきでしょうか?そうでない場合、潜在的な顧客の視点を得るためにどのような代替手段を検討するでしょうか?プライバシーとは何ですか?また、プライバシーはどのように適用されますか?

規制してください

このような疑問に対する自然な答えは、規制当局を介入させることだ。企業の最悪の衝動を抑制するには、中立的な一連のルールを作成するのが最善です。また、規制当局に面倒な仕事を任せて、規制当局がやらなくても肩をすくめる自由を保つことも容易だ。

規制は必要だが、それだけで十分なのか？おそらくだが、それは金融業界がビッグテックや新種の AI スタートアップにイノベーションを任せることに満足している場合に限られる。

AIに関して言えば、規制当局が決して追いつくことはできないというのが現実です。それは悪いことではありません。私たちはイノベーションが民間部門からもたらされることを期待しています。しかし、AI の性質上、規制は困難です。

まず、規制当局には、genAI はもちろんのこと、機械学習やその他の AI ツールに関する深い専門知識を持った人材がほとんどいません。

第 2 に、この世界に追いつくには、膨大な数の GPU、グラフィックス プロセッシング ユニット、AI アプリケーションを駆動するバックボーン チップ、クラウドを構成するデータ センターのハードウェアを制御する必要があります。

AI 業界には、OpenAI などのスタートアップ企業、Microsoft や Meta などのビッグテック企業、Nvidia などのチップ専門企業、AWS などのクラウドプロバイダーが含まれます。これらの巨人は、優秀な人材を集め、AI システムを実行するためのコンピューティング能力を購入する独自の膨大なリソースを持っています。

この状況が続く限り、規制当局も企業も議題を設定することはできない。

購買力

規制当局はルールを設定しようとすることはできるが、基本的な規範を形作ることができるため、ルールを設定すべきであるが、銀行などによる AI システムの悪用を防ぐ方法の微妙な違いに対処するのは難しいだろう。

ただし、代替手段はあります。 1950 つは、政府が初期にイノベーション経済の支援をどのように支援してきたかを振り返ることです。たとえば、シリコンバレーの成功の多くは、1960 年代と XNUMX 年代の NASA と米軍の大規模な購買プログラムによるものです。

同様に、政府だけが AI インフラストラクチャの市場に参入し、ビッグテックの規模に匹敵する独自の研究プログラム用の GPU を購入できる可能性を持っています。これは、より多くのルールを作成して際限なく対応しようとするのではなく、参加とリーダーシップを通じて基準を設定する 1 つの方法です。

金融サービスについてはどうでしょうか？今のところ政府がこの役割を果たす用意ができている兆候はなく、他の業界はビッグテックのなすがままになっている。

教訓も同様です。ウォール街は、AI の扱い方の基準を設定できるほど、ビッグテックにとって重要な顧客になる必要があります。

問題はサイズです。 JPモルガンですら、この分野ではマイクロソフトに匹敵する重みを持っていない。それは決してコストに見合ったものではありません。

オープンソースAI

しかし、業界全体としてはどうなのでしょうか？世界中の大手フィンテック企業と提携しているビッグファイナンスがリソースをプールし、戦略的な顧客になる方法はあるのでしょうか?

銀行は一緒に遊ぶことに慣れていない。そのようなアプローチはまったく異質なものになります。

その一方で、銀行はソフトウェア開発のためのオープンソース化を徐々に進めています。彼らは、多くの非コア機能のコードを共有すること、つまりプロプライエタリな所有者ではなくコミュニティのプレーヤーとなることで、より高品質で回復力のあるソフトウェアを作成できることを認識しています。

オープンソースはgenAIに有効ですか?

答えは不明です。この分野の大手テック企業の中には、AI スタートアップがそのモデルの一部をダウンロードして適応させることができる Meta など、開発をオープンにしている企業もあります。

オープンソースの業界標準では、すべてのユースケースを許可することが求められていますが、実際にその基準を満たしている genAI スタートアップ企業はほとんどありません。ばかばかしい名前のOpenAIを含むほとんどの企業は閉店した店舗を運営している。

それは、genAI が他のカテゴリのソフトウェアとは異なるためです。ソース コードは 1 つのコンポーネントにすぎません。同様に重要なのは、トレーニング データとそのデータがどのように分類されるかです。現在、AI 業界内では「オープンソース」が何を意味するかについてさえコンセンサスがありません。

ここが金融機関向けの窓口です。銀行、取引所、データ ベンダーは共同で重要な量のデータを所有しており、その多くは資本市場や金融サービスに特有のものです。理論的には、この情報を集約するメカニズムがあれば、コードとそれに付随する標準を共同開発するための基盤ができる可能性があります。

ベンダーは自分たちのビジネスを破壊するあらゆる動きに抵抗するでしょう。銀行と保険会社は、中核とみなされる可能性のあるものについては協力することに熱心ではありません。一方で、金融サービスの中には、ほとんどのプレーヤーにとって中核ではなく、業界のソリューションが望ましい分野も存在する可能性があります。デジタル アイデンティティ、コンプライアンス、レポート、リスク管理の側面がすべて思い浮かびます。

ディグフィン これが非常に推測的な概念であり、それを実現するために必要な多大な努力が決して正当化されない可能性があることは承知しています。一方で、金融業界にとって、シリコンバレーが代わりにそうなるのを受動的に待つのではなく、将来を形作ることがどれほど重要でしょうか?おそらくここで、政府は AI の大顧客であるという考えに立ち返ることになるでしょう。政府がこのような立場で行動するには、独自のプログラムが必要です。 AI 時代における金融サービスの規制は、始めるのに良い場所のように思えます。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.digfingroup.com/influence-ai/