Umetna inteligenca, zlasti generativna umetna inteligenca, še naprej obljublja veliko izboljšanje produktivnosti številnim industrijam, vključno z bančništvom in zavarovalništvom.

Umetna inteligenca predstavlja tudi številne izzive, kar se kaže v njeni nagnjenosti k halucinacijam. Druga je možnost zlorabe. To lahko izvira iz nezavednih pristranskosti v nizih podatkov za usposabljanje, kar ima za posledico diskriminatorne rezultate za barvne ljudi. Prav tako lahko odraža, kako so programirani sistemi genAI, kar dokazuje nedavni prepir zaradi "prebujenih" podob papežev ali drugih zgodovinskih osebnosti, ki se pojavljajo kot vse prej kot beli moški.

V najbolj skrajnih primerih se lahko upravljavci premoženja obrnejo na AI za raziskave ali celo trgovanje s portfelji. Halucinacije bi lahko uničile podjetje; kot bi lahko poskušal regulatorju razložiti, zakaj je bot povzročil bliskovito zrušitev.

Malo verjetno je, da bo umetna inteligenca sproščena na tako dramatičen način, vendar jo je mogoče uporabiti na bolj subtilne načine. Pravzaprav je že.

Banke, zavarovalnice in finančne tehnologije že uporabljajo orodja umetne inteligence za ocenjevanje bonitetnih ocen ali sklepanje polic. Industrija je v nevarnosti, da nezadovoljni stranki ne bo mogla razložiti, zakaj ji je bilo na primer zavrnjeno posojilo.

Bolj vsakdanje vprašanje je, kdaj je mogoče uporabiti AI. Na primer, programsko opremo je mogoče uporabiti za razčlenitev izpisa nekoga v družbenih medijih, da se presodi njegovo duševno stanje, kar bi se lahko uporabilo za določanje cene finančnega produkta. To odpira veliko vprašanj.

Ali je treba podjetjem dovoliti, da upoštevajo takšne podatke? Če ne, katere nadomestke bodo raziskali, da bi pridobili pogled na potencialno stranko? Kaj je zasebnost in kako se uveljavlja?

Uredite, prosim

Naravni odgovor na takšna vprašanja je uvedba regulatorjev. Najbolje je razviti nevtralen nabor pravil za zajezitev najhujših impulzov podjetja. Prav tako je lažje prepustiti regulatorjem, da opravijo težka dela – in ohraniti svobodo, da skomignejo z rameni, če tega ne storijo.

Regulacija je potrebna, a je dovolj? Mogoče, vendar le, če je finančna industrija zadovoljna, da prepusti inovacije Big Tech in novi vrsti zagonskih podjetij z umetno inteligenco.

Ko gre za AI, je resničnost taka, da regulatorji nikoli ne bodo mogli slediti. To ni slabo: pričakujemo, da bodo inovacije prihajale iz zasebnega sektorja. Toda narava umetne inteligence otežuje ureditev.

Prvič, pri regulatorjih dela malo ljudi, ki imajo globoko strokovno znanje o strojnem učenju in drugih orodjih umetne inteligence, kaj šele genAI.

Drugič, ohranjanje koraka v tem svetu zahteva upravljanje ogromnih nizov GPE-jev, grafičnih procesnih enot, hrbteničnih čipov, ki poganjajo aplikacije AI, in strojne opreme podatkovnih centrov, ki sestavljajo oblak.

Industrija umetne inteligence vključuje zagonska podjetja, kot je OpenAI, velike tehnološke igralce, kot sta Microsoft in Meta, strokovnjake za čipe, kot je Nvidia, in ponudnike v oblaku, kot je AWS. Ti velikani imajo edinstveno obsežne vire, ki zberejo najboljše talente – in kupijo računalniško moč za zagon sistemov AI.

Niti regulatorji niti podjetja ne morejo določiti dnevnega reda, dokler je tako.

Kupna moč

Regulatorni organi lahko poskušajo določiti pravila – in morali bi jih, saj lahko oblikujejo osnovne norme – vendar se bodo težko spopadli z niansami, kako bankam in drugim preprečiti zlorabo sistemov umetne inteligence.

Vendar obstajajo alternative. Ena je, da se ozremo nazaj na to, kako so vlade v zgodnjih dneh pomagale podpreti svoja inovativna gospodarstva. Na primer, Silicijeva dolina dolguje velik del svojega uspeha obsežnim nabavnim programom Nase in ameriške vojske v 1950. in 1960. letih prejšnjega stoletja.

Podobno imajo le vlade potencial, da vstopijo na trg infrastrukture umetne inteligence in kupijo grafične procesorje za lastne raziskovalne programe, ki se lahko ujemajo z obsegom velike tehnologije. To je eden od načinov za postavljanje standardov s sodelovanjem in vodenjem, namesto da bi neskončno poskušali slediti s pisanjem novih pravil.

Kaj pa finančne storitve? Zaenkrat ni nobenega znaka, da bi bile vlade pripravljene prevzeti to vlogo, zaradi česar so druge industrije prepuščene na milost in nemilost veliki tehnologiji.

Lekcija je podobna: Wall Street mora postati tako pomembna stranka za Big Tech, da lahko postavi standarde za ravnanje z umetno inteligenco.

Problem je velikost. Niti JP Morgan se na tem področju ne more kosati z Microsoftom. Nikoli ne bi upravičil stroškov.

Odprtokodni AI

Kaj pa industrija kot skupina? Ali obstaja način, da Big Finance – v sodelovanju z vodilnimi finančnimi tehnologijami po vsem svetu – združi vire in postane strateška stranka?

Banke niso navajene igrati skupaj. Tak pristop bi bil popolnoma tuj.

Po drugi strani pa se banke počasi ogrevajo za odprto kodo za razvoj programske opreme. Zavedajo se, da lahko skupna raba kode za številne nebistvene funkcije – če so igralci skupnosti namesto lastniških lastnikov – ustvari boljšo kakovost in odpornejšo programsko opremo.

Ali odprtokodni program deluje za genAI?

Odgovor je nejasen. Nekateri veliki tehnologi v tem prostoru so bili odprti s svojim razvojem, kot je Meta, ki zagonskim podjetjem z umetno inteligenco omogoča prenos in prilagoditev nekaterih svojih modelov.

Industrijski standardi za odprto kodo zahtevajo, da so dovoljeni vsi primeri uporabe, vendar nekaj zagonskih podjetij genAI dejansko izpolnjuje ta merila. Večina, vključno z nesmiselno imenovanim OpenAI, upravlja zaprto trgovino.

To je zato, ker genAI ni kot druge kategorije programske opreme. Izvorna koda je samo ena komponenta. Prav tako pomembni so podatki o usposabljanju in kako so ti podatki kategorizirani. Danes v industriji umetne inteligence ni soglasja o tem, kaj "odprta koda" sploh pomeni.

Tukaj je odprtje za finančne institucije. Banke, borze in prodajalci podatkov imajo skupaj v lasti kritično maso podatkov, od katerih je večina specifičnih za kapitalske trge in finančne storitve. Teoretično, če bi obstajal mehanizem za združevanje teh informacij, bi lahko obstajala podlaga za skupen razvoj kode in standardov, ki so povezani z njo.

Prodajalci bi se uprli vsaki potezi, ki bi uničila njihov posel; banke in zavarovalnice ne želijo sodelovati pri ničemer, kar bi lahko veljalo za ključno. Po drugi strani pa lahko obstajajo področja znotraj finančnih storitev, ki za večino akterjev niso bistvena in na katerih bi bila zaželena industrijska rešitev. Na misel pridejo digitalna identiteta, skladnost, poročanje in vidiki obvladovanja tveganj.

DigFin ve, da je to zelo špekulativna ideja, ki morda nikoli ne bo upravičila ogromnega truda, ki bi bil potreben, da bi se to zgodilo. Po drugi strani, kako pomembno je, da finančna industrija oblikuje svojo prihodnost, namesto da pasivno čaka, da bo to namesto nje naredila Silicijeva dolina? Tu se morda vrnemo k zamisli o vladi kot veliki stranki umetne inteligence. Da bi vlada delovala v tej vlogi, potrebuje svoje programe. Regulacija finančnih storitev v dobi umetne inteligence se zdi dober začetek.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.digfingroup.com/influence-ai/