美SEC主席忠告：十年内或看到人工智能引发的金融危机

时间：2024-02-02 12:19:53

财联社

机器学习在各服务业中的运用势不可挡，但这却引起了American证券委员会（SEC）的警惕。下城对机器学习的投资，竟让SEC掌舵人无视似乎引发紧接著经济衰退。

SEC主席Gary Gensler日前在美联社中表示，机器学习最初期将在本世纪20年代末或者30年代初期引发金融崩溃，而这几乎不可避免。他还称服务业如此依赖于新技术公司开发设计的框架，将引发在经济上混乱。

Gensler呼吁机器学习政府机构规则既要解决新技术公司如何构建中下层机器学习框架的疑问，也要解决下城如何处理这些框架的疑问。

他表示，这是一个跨政府机构的挑战，因为大部分政府机构都是针对母体政府部门、分行、货币基金或者经纪商，但机器学习是交叉的疑问，很多政府部门似乎用作相同的中下层框架或中下层信息聚合支架。

山羊效应

Gensler表明，机器学习框架的大规模运用极易出现“山羊效应”，例如担保贷款政府部门似乎都会用作一家新技术公司的机器学习系统设计来风险评估信用度，但若该框架存在局限性，这将引发利息持续上升并阻碍房地产市场。

而这种情况并非危言耸听。机器学习之前有一个理论，即用作某一系统设计的公司越少多，该框架抽取的信息越少多，其预测效果就很高。这就创造了一个赢家通吃的环境，造成一两个框架促成一个服务业的风险。

Gensler还忧虑大型新技术公司之间在机器学习储藏上的结合。网易、亚马逊和微软等公司握有强大的云服务来托管有用的机器学习框架，但American没有多少云服务提供商。

在Gensler忧心忡忡的同时，下城仍未摩拳擦掌地开始部署机器学习。

投行American分行上个月推出了基于OpenAI GPT-4框架的机器学习实习生，用以鼓励职员抽取市场信息。而另一家金融巨头摩根大通则仍未注册了一项名为IndexGPT的机器学习框架专利，该技术将鼓励交易者并不需要证券产品。

截至目前，American尚未建立机器学习政府机构体系，国会仍处于审慎风险评估中。而维护机器学习的稳定性似乎是American，乃至全球政府机构政府部门未来会几年最有用的测试之一。