قادة الاحتياطي الفيدرالي الأمريكي يسلطون الضوء على إمكانات ومخاطر الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي والحكومة
Summary:
أعرب القادة في مجلس الاحتياطي الفيدرالي الأمريكي عن ثقتهم في الدور المحتمل للذكاء الاصطناعي التوليدي (الذكاء الاصطناعي) كأداة للبنوك والحكومة. وناقشوا خمسة تطبيقات ممكنة الذكاء الاصطناعي يجري استكشافها حاليا ، بما في ذلك تنظيف البيانات ، وتفاعل العملاء ، وإنشاء المحتوى ، وتحويل الرموز القديمة ، وتحسين الكفاءة التشغيلية. غير أنهم أقروا بالقيود والمخاطر المحتملة لتنفيذ هذه التكنولوجيا، مشددين على أن أي تقدم يجب أن يتم بمسؤولية.
يعتقد قادة الاحتياطي الفيدرالي الأمريكي اعتقادا راسخا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي (الذكاء الاصطناعي) لديه القدرة على العمل كأداة قوية للبنوك والحكومة ، وتولي مسؤوليات خدمة العملاء وحتى استبدال المبرمجين البشريين. أعربت رئيسة الابتكار في الاحتياطي الفيدرالي ، سونينا توتيجا ، مؤخرا عن أفكارها في حدث أسبوع شيكاغو الذكاء الاصطناعي خلال محادثة غير رسمية مع مارغريت رايلي ، نائب الرئيس الأول في قسم الدفع في فرع الخدمات المالية في الاحتياطي الفيدرالي. لقد تعمقوا في موضوع تعزيز الابتكار الذكاء الاصطناعي المسؤول داخل نظام الاحتياطي الفيدرالي. وفقا لبيان صادر عن مصدر الأخبار المالية Risk.net ، ناقش Tuteja و Riley خمسة تطبيقات محتملة مجندة الذكاء الاصطناعي التوليدية التي يفحصها الاحتياطي الفيدرالي حاليا والتي تشمل تنظيف البيانات وتفاعل العملاء وإنشاء المحتوى وتحويل الكود القديم وتعزيز الكفاءة التشغيلية.
أوضح رايلي الإمكانات الشاملة الذكاء الاصطناعي التوليدية باعتبارها مكافئة لمحلل من ذوي الكفاءات العالية ، يستعد لتبسيط المهام لموظفي الاحتياطي الفيدرالي ويعمل كخبير خدمة عملاء مخصص للبنوك لتحسين تفاعل العملاء. أثناء مناقشة تحويل الكود القديم ، بدا أن Tuteja يستمتع بفكرة أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT ، أو غيرها من النماذج المماثلة في الطبيعة ، يمكن أن تغتصب الأدوار التي يشغلها البشر تقليديا. وعلقت قائلة: "من الصعب ترشيد توظيف مطوري الترميز لإصلاح الكود القديم ، ولكن من الممكن الآن استخدام LLMs وإعادة وضع المطور كنقطة فحص الجودة بدلا من المنفذ الأساسي."
ومع ذلك ، اتفق كلاهما على قيود الذكاء الاصطناعي التوليدية و LLMs. وأكدوا أن تطبيقاتهم التي تمت مناقشتها حاليا لا تزال في المرحلة التجريبية. إن المخاطر المحتملة لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدية في القطاعات التي تكون فيها الدقة ذات أهمية قصوى ، مثل التمويل ، معترف بها على نطاق واسع. ومع ذلك ، أصدر Tuteja تحذيرا ثاقبا بشأن تداعيات اختيار عدم دمج مثل هذه الابتكارات. وقالت: "يجب علينا تقييم جميع المخاطر المرتبطة بالقيام بمبادرة جديدة ، ولكن في الوقت نفسه يجب أن نفكر في: ما هي المخاطر المرتبطة بالوقوف ساكنا؟ وفي بعض الأحيان، يفوق الخطر المصحوب بالتقاعس عن العمل ما يفوق العمل، ولكن يجب الشروع في الرحلة إلى الأمام بمسؤولية".
تجدر الإشارة هنا إلى أنه وفقا لتقرير صادر عن Bitget ، فإن الخسائر المتعلقة بالعملات المشفرة بسبب التزييف العميق يمكن أن تتصاعد إلى 25 مليار دولار في عام 2024.
Published At
6/27/2024 8:00:00 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.