過去一年裡，人工智慧工具充斥市場，頭條新聞和公眾情緒在接受、支持、反對和徹底敵意之間搖擺不定。當我們開始看到 早期嘗試 在監管生成式人工智慧方面，該技術正沿著指數級成長的道路繼續前進，這不僅帶來了令人難以置信的機會，也帶來了很高的利用風險。
與大多數領域一樣，毫無疑問人工智慧將在金融服務業發揮越來越重要的作用。那麼，我們該如何利用發展來改善美國及其他地區的金融生活呢？我們如何保護使用者免受不良行為者和當今生成人工智慧工具固有的偏見的影響？
雖然答案會不斷變化，但我們今天可以採取幾個步驟。
首先是原因：在當今不穩定的經濟環境下，生成式人工智慧的智慧和深思熟慮的應用可以使無數美國人更容易獲得急需的個人理財工具。儘管宏觀經濟取得了高水準的成長，但全國各地的個人和家庭仍對高通膨和對財務日益擔憂的擔憂揮之不去。實際上， 超過80%的美國人 陷入危機或陷入財務困境，難以控制的財務壓力比去年上升了 34%。如果做得好，將人工智慧整合到金融服務和規劃中可以發揮變革性作用，並達到比以往任何時候都要多的效果。
然而，對人工智慧的適當監管和執法還需要數年時間，私營部門有責任負責任地利用這些新興技術並實施使用者至上的政策和程序。
消除現有和新平台內的偏見是技術方面最大的障礙之一。由於生成式人工智慧是根據網路上的大量資料進行訓練的，因此它的輸出會受到任何存在的偏見的影響——從無關緊要到完全危險。另一個限制是人工智慧可能會根據不可信或過時的資訊生成文本，從而導致提供的資訊可能不準確。
更重要的是，網路上充斥著不良行為者，他們已經在業界利用生成式人工智慧來達到自己的目的。有些看起來無害，例如無數承諾幫助用戶解決特定財務挑戰的單點解決方案。然而，這些產品往往被作為最低限度可行的產品推出，幾乎沒有提前審查，用戶基本上只能將錢投資在黑盒子中。
最後，資料隱私風險是一個日益嚴重的威脅——從不良行為者竊取資訊到資料探勘在很大程度上不受監管的長期問題。
儘管存在這些艱鉅的挑戰，但確保生成式人工智慧在金融領域及其他領域對使用者來說既安全又有效，仍然有一條明確的前進道路。
在微觀層面上，公司在使用開放式人工智慧和封閉式人工智慧時必須保持謹慎和透明。與目前可用的開放模型相比，封閉模型可以更好地包含偏差，並進行微調以產生更準確的輸出，而開放模型通常會產生幻覺。這些離散模型的關鍵是一個精心策劃的知識庫，人工智慧系統可以從中產生回應。這需要明顯的人手來監督人工智慧治理——從建立和管理來源資料庫到系統的持續測試，再到保護用戶資料。
從宏觀層面來看，越來越多的資料聯盟和自律團體不斷湧現，其目標是： 推動人工智慧安全研究 or 制定政策指南。雖然一些科技領域的知名人士參與其中，但這些眾多協會之間需要加強協調。透過共同努力實現明確、普遍的人工智慧治理，人工智慧公司可以承擔責任，並且可以將用戶的最大利益放在首位。
有了這些類型的措施，我們就可以更有效地利用人工智慧的潛力。看看下一代，他們非常偏愛自助服務選項，並且會從人力和人工智慧混合版本的財務支援中受益最多。
儘管鑑於生成式人工智慧的快速發展，正式的監管和執法可能永遠無法實現，但私人公司（無論是獨立的還是作為一個集體）有責任確保其產品最好地服務於最終用戶。這樣做提供了前所未有的機會，可以將人工智慧融入金融服務業，從而真正大規模地改變人們的生活。
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