I leader della Federal Reserve statunitense evidenziano il potenziale e i rischi dell'IA nel settore bancario e governativo
Summary:
I leader della Federal Reserve statunitense hanno espresso fiducia nel potenziale ruolo dell'intelligenza artificiale generativa (AI) come strumento per le banche e il governo. Hanno discusso cinque possibili applicazioni dell'IA attualmente in fase di esplorazione, tra cui la pulizia dei dati, l'interazione con i clienti, la creazione di contenuti, la conversione del codice legacy e il miglioramento dell'efficienza operativa. Tuttavia, hanno riconosciuto i limiti e i potenziali rischi dell'implementazione di tale tecnologia, sottolineando che qualsiasi progresso deve essere intrapreso in modo responsabile.
I leader della Federal Reserve statunitense credono fermamente che l'intelligenza artificiale generativa (AI) abbia il potenziale per fungere da potente strumento per le banche e il governo, assumendo le responsabilità del servizio clienti e persino sostituendo i programmatori umani. Il capo dell'innovazione presso la Federal Reserve, Sunayna Tuteja, ha recentemente espresso i suoi pensieri all'evento Chicago AI Week durante una conversazione informale con Margaret Riley, vicepresidente senior presso il dipartimento dei pagamenti del ramo dei servizi finanziari della Federal Reserve. Hanno approfondito il tema della promozione dell'innovazione responsabile dell'IA all'interno del Federal Reserve System. Secondo un comunicato della fonte di notizie finanziarie Risk.net, Tuteja e Riley hanno discusso di cinque potenziali applicazioni arruolate dell'IA generativa attualmente esaminate dalla Federal Reserve, che includono la pulizia dei dati, l'interazione con i clienti, la creazione di contenuti, la conversione del codice legacy e il miglioramento dell'efficienza operativa.
Riley ha articolato il potenziale generale dell'IA generativa come l'equivalente di un analista di alto calibro, pronto a semplificare le attività per i dipendenti della Federal Reserve e ad agire come esperto di servizio clienti dedicato per le banche per migliorare la loro interazione con i clienti. Mentre discuteva della conversione del codice legacy, Tuteja sembrava prendere in considerazione l'idea che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, o altri di natura simile, potrebbero usurpare i ruoli tradizionalmente occupati dagli esseri umani. Ha osservato: "È difficile razionalizzare l'impiego di sviluppatori di codifica per revisionare il vecchio codice, ma ora è possibile impiegare LLM e riposizionare lo sviluppatore come punto di controllo della qualità invece che come esecutore primario".
Tuttavia, entrambi concordano sui limiti dell'IA generativa e degli LLM. Hanno sostenuto che le loro applicazioni attualmente discusse rimangono in fase sperimentale. I potenziali pericoli dell'implementazione dell'IA generativa in settori in cui la precisione è fondamentale, come la finanza, sono ampiamente riconosciuti. Tuttavia, Tuteja ha emesso un avvertimento perspicace in merito alle ripercussioni della scelta di non incorporare tali innovazioni. Ha detto: "Dovremmo valutare tutti i rischi associati all'intraprendere una nuova iniziativa, ma allo stesso tempo dobbiamo considerare: quali sono i rischi associati allo stare fermi? A volte, il rischio accompagnato dall'inazione supera quello dell'azione, ma il viaggio in avanti deve essere intrapreso in modo responsabile".
Vale la pena ricordare che, secondo un rapporto di Bitget, le perdite legate alle criptovalute a causa dei deep fake potrebbero aumentare fino a 25 miliardi di dollari nel 2024.
Published At
6/27/2024 8:00:00 PM
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