인공 지능, 특히 생성 AI는 은행 및 보험을 포함한 많은 산업에서 계속해서 엄청난 생산성 향상을 약속합니다.

AI는 또한 환각 경향에서 나타나는 것처럼 많은 문제를 야기합니다. 또 다른 하나는 남용 가능성입니다. 이는 데이터 훈련 세트의 무의식적인 편견에서 비롯될 수 있으며, 이로 인해 유색인종에 대한 차별적인 결과가 초래될 수 있습니다. 또한 백인 남성이 아닌 것처럼 보이는 교황이나 기타 역사적 인물의 "깨어난" 이미지에 대한 최근 소란에서 알 수 있듯이 genAI 시스템이 프로그래밍되는 방식을 반영할 수도 있습니다.

가장 극단적인 경우 자산 관리자는 연구나 포트폴리오 거래를 위해 AI를 활용할 수 있습니다. 환각은 회사를 망칠 수 있습니다. 봇이 플래시 충돌을 일으킨 이유를 규제 기관에 설명하려고 할 수도 있습니다.

AI가 그렇게 극적인 방식으로 구현될 가능성은 낮지만 보다 미묘한 방식으로 작동할 수는 있습니다. 사실 이미 그렇습니다.

은행, 보험사, 핀테크 기업은 이미 AI 도구를 사용하여 신용 등급을 평가하거나 보험 상품을 인수합니다. 예를 들어 업계는 불만을 품은 고객에게 대출이 거부된 이유를 설명하지 못할 위험에 처해 있습니다.

더 일상적인 문제는 AI를 적용할 수 있는 시기입니다. 예를 들어, 소프트웨어를 사용하여 누군가의 소셜 미디어 결과를 분석하여 정신 상태를 판단하고 금융 상품 가격을 책정하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 많은 질문을 제기합니다.

기업이 그러한 데이터를 고려하도록 허용해야 합니까? 그렇지 않다면 잠재 고객에 대한 견해를 얻기 위해 어떤 대체품을 탐색할 것입니까? 개인정보 보호는 무엇이고 어떻게 시행되나요?

조절해주세요

그러한 질문에 대한 자연스러운 대답은 규제 기관을 참여시키는 것입니다. 회사의 최악의 충동을 억제하기 위해 중립적인 규칙 세트를 개발하는 것이 가장 좋습니다. 또한 규제 당국이 무거운 작업을 수행하도록 하고 그렇지 않은 경우 어깨를 으쓱할 자유를 유지하는 것이 더 쉽습니다.

규제가 필요하지만 충분합니까? 그럴 수도 있겠지만, 금융 업계가 혁신을 빅테크와 새로운 유형의 AI 스타트업에 맡기는 데 만족할 경우에만 가능합니다.

AI와 관련하여 현실은 규제 당국이 결코 보조를 맞출 수 없다는 것입니다. 이는 나쁜 것이 아닙니다. 우리는 혁신이 민간 부문에서 나올 것으로 기대합니다. 하지만 AI의 특성상 규제가 어렵다.

첫째, genAI는 물론, 머신러닝 및 기타 AI 도구에 대한 깊은 전문 지식을 갖춘 규제 기관에서 일하는 사람이 거의 없습니다.

둘째, 이 세상에서 뒤처지지 않으려면 거대한 GPU 배열, 그래픽 처리 장치, AI 애플리케이션을 구동하는 백본 칩, 클라우드를 구성하는 데이터 센터의 하드웨어를 지휘해야 합니다.

AI 산업에는 OpenAI와 같은 스타트업, Microsoft 및 Meta와 같은 거대 기술 기업, Nvidia와 같은 칩 전문가, AWS와 같은 클라우드 제공업체가 포함됩니다. 이들 거대 기업은 최고의 인재를 채용하고 AI 시스템을 실행하기 위한 컴퓨팅 성능을 구매하는 고유하고 방대한 리소스를 보유하고 있습니다.

규제 기관이나 기업 모두 이것이 지속되는 한 의제를 설정할 수 없습니다.

구매력

규제 기관은 기본 규범을 형성할 수 있기 때문에 규칙을 설정하려고 노력할 수 있지만 은행 및 기타 기관이 AI 시스템을 남용하는 것을 방지하는 방법에 대한 미묘한 차이를 처리하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

하지만 대안이 있습니다. 하나는 초기에 정부가 혁신 경제를 지원하는 데 어떻게 도움을 주었는지 되돌아보는 것입니다. 예를 들어, 실리콘 밸리의 성공은 1950년대와 1960년대 NASA와 미군의 대규모 구매 프로그램 덕분이었습니다.

마찬가지로 정부만이 AI 인프라 시장에 뛰어들어 빅테크 규모에 맞는 자체 연구 프로그램을 위해 GPU를 구매할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 더 많은 규칙을 작성하여 끝없이 따라가려고 하기보다는 참여와 리더십을 통해 표준을 설정하는 한 가지 방법입니다.

금융 서비스는 어떻습니까? 지금까지 정부가 이 역할을 수행할 준비가 되어 있다는 징후는 없으며, 이로 인해 다른 산업은 빅테크의 손에 맡겨지게 됩니다.

교훈은 비슷합니다. 월스트리트는 AI를 다루는 방법에 대한 표준을 설정할 수 있을 만큼 거대 기술 기업의 중요한 고객이 되어야 합니다.

문제는 크기입니다. JP Morgan조차도 이 분야에서는 Microsoft를 따라잡을 수 없습니다. 결코 비용을 정당화할 수 없습니다.

오픈소스 AI

그러나 그룹으로서 업계는 어떻습니까? 전 세계 최고의 핀테크 기업과 협력하는 Big Finance가 자원을 모으고 전략적 고객이 될 수 있는 방법이 있습니까?

은행은 함께 노는 데 익숙하지 않습니다. 그러한 접근 방식은 완전히 이질적입니다.

반면, 은행들은 소프트웨어 개발을 위해 서서히 오픈소스로 전환하고 있습니다. 그들은 독점 소유자가 아닌 커뮤니티 플레이어가 되어 많은 비핵심 기능에 대한 코드를 공유하면 더 나은 품질과 더 탄력적인 소프트웨어를 만들 수 있다는 것을 인식합니다.

오픈소스가 genAI에서 작동하나요?

대답은 불분명합니다. 이 분야의 일부 빅 테크는 AI 스타트업이 일부 모델을 다운로드하고 조정할 수 있는 Meta와 같은 개발에 개방적이었습니다.

오픈 소스에 대한 업계 표준에서는 모든 사용 사례를 허용해야 하지만 실제로 해당 기준을 충족하는 genAI 스타트업은 거의 없습니다. 터무니없는 이름의 OpenAI를 포함한 대부분은 폐쇄된 매장을 운영하고 있습니다.

genAI는 다른 소프트웨어 범주와 다르기 때문입니다. 소스코드는 하나의 구성요소일 뿐입니다. 훈련 데이터와 해당 데이터가 분류되는 방식도 마찬가지로 중요합니다. 오늘날 AI 업계 내에서는 "오픈 소스"가 무엇을 의미하는지에 대한 합의가 이루어지지 않았습니다.

다음은 금융기관의 개설입니다. 은행, 거래소, 데이터 공급업체는 상당량의 데이터를 공동으로 소유하고 있으며, 그 중 대부분은 자본 시장 및 금융 서비스와 관련된 것입니다. 이론적으로 이 정보를 집계하는 메커니즘이 있다면 코드와 그에 따른 표준을 공동 개발하기 위한 기반이 있을 수 있습니다.

공급업체는 비즈니스를 파괴하는 모든 움직임에 저항할 것입니다. 은행과 보험사는 핵심으로 간주될 수 있는 어떤 것에 대해서도 협력하고 싶어하지 않습니다. 반면, 금융 서비스 내에는 대부분의 플레이어에게 핵심이 아니며 업계 솔루션이 바람직할 수 있는 영역이 있을 수 있습니다. 디지털 신원, 규정 준수, 보고 및 위험 관리 측면이 모두 떠오릅니다.

발굴 이것이 매우 추측적인 개념이라는 것을 알고 있으며, 이를 실현하는 데 필요한 막대한 노력을 결코 정당화할 수 없는 개념입니다. 반면, 금융산업이 실리콘 밸리가 그 자리를 대신할 때까지 수동적으로 기다리지 않고 자신의 미래를 형성하는 것이 얼마나 중요합니까? 아마도 이것이 정부가 AI의 큰 고객이라는 생각으로 돌아가는 지점일 것입니다. 정부가 이러한 역량을 발휘하려면 자체 프로그램이 필요합니다. AI 시대의 금융 서비스 규제는 시작하기에 좋은 곳인 것 같습니다.

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• 출처: https://www.digfingroup.com/influence-ai/