अमेरिकी फेडरल रिजर्व के नेताओं ने बैंकिंग और सरकार में एआई की क्षमता और जोखिमों को उजागर किया
Summary:
अमेरिकी फेडरल रिजर्व के नेताओं ने बैंकों और सरकार के लिए एक उपकरण के रूप में जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की संभावित भूमिका में विश्वास व्यक्त किया। उन्होंने वर्तमान में खोजे जा रहे एआई के पांच संभावित अनुप्रयोगों पर चर्चा की, जिसमें डेटा क्लीनिंग, ग्राहक इंटरैक्शन, सामग्री निर्माण, विरासत कोड रूपांतरण और परिचालन दक्षता में सुधार शामिल हैं। हालांकि, उन्होंने इस तरह की तकनीक को लागू करने की सीमाओं और संभावित जोखिमों को स्वीकार किया, इस बात पर जोर दिया कि किसी भी प्रगति को जिम्मेदारी से किया जाना चाहिए।
अमेरिकी फेडरल रिजर्व के नेताओं का दृढ़ता से मानना है कि जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में बैंकों और सरकार के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में सेवा करने की क्षमता है, ग्राहक सेवा जिम्मेदारियों को संभालना और यहां तक कि मानव कोडर्स को भी बदलना। फेडरल रिजर्व में इनोवेशन की प्रमुख, सुनयना टुटेजा ने हाल ही में फेडरल रिजर्व की वित्तीय सेवा शाखा के भुगतान विभाग के एक वरिष्ठ उपाध्यक्ष मार्गरेट रिले के साथ एक आकस्मिक बातचीत के दौरान शिकागो एआई वीक इवेंट में अपने विचार व्यक्त किए। उन्होंने फेडरल रिजर्व सिस्टम के भीतर जिम्मेदार एआई नवाचार को बढ़ावा देने के विषय में गहराई से चर्चा की। वित्तीय समाचार स्रोत Risk.net से एक विज्ञप्ति के अनुसार, टुटेजा और रिले ने वर्तमान में फेडरल रिजर्व द्वारा जांच की गई जनरेटिव एआई के पांच सूचीबद्ध संभावित अनुप्रयोगों पर चर्चा की जिसमें डेटा सफाई, ग्राहक बातचीत, सामग्री निर्माण, विरासत कोड रूपांतरण और परिचालन दक्षता बढ़ाना शामिल है।
रिले ने जनरेटिव एआई की व्यापक क्षमता को एक उच्च-कैलिबर विश्लेषक के बराबर बताया, जो फेडरल रिजर्व के कर्मचारियों के लिए कार्यों को सुव्यवस्थित करने और बैंकों के लिए अपने ग्राहक संपर्क को बेहतर बनाने के लिए एक समर्पित ग्राहक सेवा विशेषज्ञ के रूप में कार्य करने के लिए तैयार है। विरासत कोड के रूपांतरण पर चर्चा करते हुए, टुटेजा इस धारणा का मनोरंजन करते हुए प्रतीत हुए कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे कि चैटजीपीटी, या प्रकृति में समान अन्य, संभवतः पारंपरिक रूप से मनुष्यों द्वारा कब्जा की गई भूमिकाओं को हड़प सकते हैं। उन्होंने टिप्पणी की, "पुराने कोड को ओवरहाल करने के लिए कोडिंग डेवलपर्स को नियोजित करना कठिन है, लेकिन अब एलएलएम को नियोजित करना और डेवलपर को प्राथमिक निष्पादक के बजाय गुणवत्ता जांच बिंदु के रूप में बदलना संभव है।
हालांकि, दोनों ने जनरेटिव एआई और एलएलएम की सीमाओं के बारे में सहमति व्यक्त की। उन्होंने कहा कि उनके वर्तमान में चर्चा किए गए आवेदन प्रयोगात्मक चरण में बने हुए हैं। जनरेटिव एआई को उन क्षेत्रों में तैनात करने के संभावित खतरे जहां सटीकता सर्वोपरि है, जैसे वित्त, बड़े पैमाने पर मान्यता प्राप्त है। हालांकि, टुटेजा ने इस तरह के नवाचारों को शामिल नहीं करने के विकल्प के नतीजों के बारे में एक व्यावहारिक चेतावनी जारी की। उसने कहा, "हमें एक नई पहल करने से जुड़े सभी जोखिमों का मूल्यांकन करना चाहिए, लेकिन समवर्ती रूप से हमें विचार करना चाहिए: अभी भी खड़े होने से जुड़े जोखिम क्या हैं? कभी-कभी, निष्क्रियता के साथ जोखिम कार्रवाई से अधिक होता है, लेकिन आगे की यात्रा जिम्मेदारी से शुरू की जानी चाहिए।
यहां यह उल्लेखनीय है कि बिटगेट की एक रिपोर्ट के अनुसार, डीप फेक के कारण क्रिप्टोकरेंसी से संबंधित नुकसान 2024 में बढ़कर 25 बिलियन डॉलर हो सकता है।
Published At
6/27/2024 8:00:00 PM
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