Führende Vertreter der US-Notenbank beleuchten Potenzial und Risiken von KI im Banken- und Regierungswesen
Summary:
Führungskräfte der US-Notenbank zeigten sich zuversichtlich in Bezug auf die potenzielle Rolle der generativen künstlichen Intelligenz (KI) als Werkzeug für Banken und Regierungen. Sie diskutierten fünf mögliche Anwendungen von KI, die derzeit untersucht werden, darunter Datenbereinigung, Kundeninteraktion, Erstellung von Inhalten, Konvertierung von Legacy-Code und Verbesserung der betrieblichen Effizienz. Sie räumten jedoch die Grenzen und potenziellen Risiken der Implementierung einer solchen Technologie ein und betonten, dass jeder Fortschritt verantwortungsvoll unternommen werden muss.
Die Führungskräfte der US-Notenbank sind der festen Überzeugung, dass generative künstliche Intelligenz (KI) das Potenzial hat, Banken und der Regierung als leistungsstarkes Werkzeug zu dienen, die Verantwortung für den Kundenservice zu übernehmen und sogar menschliche Programmierer zu ersetzen. Die Leiterin der Innovationsabteilung der Federal Reserve, Sunayna Tuteja, äußerte kürzlich ihre Gedanken auf der Veranstaltung der Chicago AI Week während eines lockeren Gesprächs mit Margaret Riley, Senior Vice President in der Zahlungsabteilung der Finanzdienstleistungsabteilung der Federal Reserve. Sie tauchten tief in das Thema der Förderung verantwortungsvoller KI-Innovationen innerhalb des Federal Reserve Systems ein. Laut einer Pressemitteilung der Finanznachrichtenquelle Risk.net diskutierten Tuteja und Riley fünf potenzielle Anwendungen generativer KI, die derzeit von der Federal Reserve untersucht werden, darunter Datenbereinigung, Kundeninteraktion, Erstellung von Inhalten, Konvertierung von Legacy-Code und Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
Riley formulierte das übergreifende Potenzial der generativen KI als Äquivalent zu einem hochkarätigen Analysten, der bereit ist, die Aufgaben der Mitarbeiter der Federal Reserve zu rationalisieren und als engagierter Kundendienstexperte für Banken zu fungieren, um ihre Kundeninteraktion zu verbessern. Bei der Diskussion über die Konvertierung von Legacy-Code schien Tuteja die Vorstellung zu hegen, dass große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT oder andere ähnliche möglicherweise Rollen übernehmen könnten, die traditionell von Menschen besetzt sind. Sie bemerkte: "Es ist schwierig, die Beschäftigung von Programmierentwicklern zu rationalisieren, um alten Code zu überarbeiten, aber jetzt ist es möglich, LLMs einzusetzen und den Entwickler als Qualitätskontrollpunkt anstelle des primären Ausführenden neu zu positionieren."
Beide waren sich jedoch einig über die Grenzen von generativer KI und LLMs. Sie behaupteten, dass sich ihre derzeit diskutierten Anwendungen noch im experimentellen Stadium befinden. Die potenziellen Gefahren des Einsatzes generativer KI in Sektoren, in denen Präzision von größter Bedeutung ist, wie z. B. im Finanzwesen, sind weithin anerkannt. Tuteja warnte jedoch aufschlussreich vor den Auswirkungen der Entscheidung, solche Innovationen nicht zu integrieren. Sie sagte: "Wir sollten alle Risiken bewerten, die mit der Durchführung einer neuen Initiative verbunden sind, aber gleichzeitig müssen wir berücksichtigen: Welche Risiken sind mit dem Stillstand verbunden? Manchmal überwiegt das Risiko, das mit Untätigkeit einhergeht, das mit dem Handeln einhergeht, aber die Reise nach vorne muss verantwortungsvoll angetreten werden."
Erwähnenswert ist hier, dass laut einem Bericht von Bitget die Verluste im Zusammenhang mit Kryptowährungen aufgrund von Deep Fakes im Jahr 2024 auf 25 Milliarden US-Dollar ansteigen könnten.
Published At
6/27/2024 8:00:00 PM
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