リスクを明らかにする: SEC ゲイリー・ゲンスラー氏が AI の潜在的な落とし穴に新たな視点を設定

米国（US）証券取引委員会（SEC）委員長のゲーリー・ゲンスラー氏は、人工知能（AI）の領域と仮想通貨市場を詳しく掘り下げました。ちょうど昨日のナショナル記者クラブでのスピーチ 。

彼によれば、AI は「現代で最も革新的なテクノロジー」としての地位を確立しています。これはインターネットや自動車の大量生産による革命的な影響に匹敵します。ただし、この示唆に富む視点にはねじれがあります。同氏は最近の「仮想通貨取り締まり」を監督する厳しい規制当局としての評判にもかかわらず、彼は AI が市場に与える影響については懸念を抱いています。

AI分野の急速な進歩に伴い、それに伴う発展とリスクに対する懸念が高まっています。注目すべきことに、これは、2023年7月19日に予定されている上院歳出委員会へのゲイリー氏の出席に先立ってのことである。この出席中に、同氏は委員会による2024会計年度SEC予算の審査について演説する予定である。

暗号通貨を追求してもうまくいかない場合は、次は AI を追求しましょう
ゲイリー氏は、仮想通貨に対する確固たる立場と、「前に出て遵守する」という揺るぎない取り組みで知られています。 SEC の戦略は大きな注目を集めています。しかし、最近のリップル社対SEC訴訟のアナリサ・トーレス判事による判決がSECにとって重大な後退となったことを考えると、彼の勢いは止まったようで、彼は別の業界であるAIに新たな目標を定めたように感じられる。

彼は、迫り来る「重大な」問題に光を当てます。労働市場の変革や、AIシステム開発の覇権を争う米国と中国の競争の激化。しかし、これらの懸念は、今後起こり得る課題の表面をなぞっただけです。

データとコンピューティング能力に対する需要の高まりを考慮して、ゲイリー氏はまた、この分野におけるいくつかの技術プラットフォームの潜在的な優位性に関する重大な懸念も提起しました。限られた数のプラットフォームが普及するこのシナリオは、多様な AI モデルを求める企業にとって大きな課題となります。 AI モデルが不正確または無関係な情報を提供した場合、金融機関は欠陥のあるデータを採用し、その結果不適切な意思決定を行うリスクを負います。同氏によると、これは銀行が信用格付け者の指示に盲目的に従った2008年の金融危機や、シリコンバレー銀行を標的にしたツイッター主導の狂乱を彷彿とさせるという。

「AIは、ベースモデルやデータアグリゲーターから同じシグナルを受け取っているため、同様の意思決定を行う個々の主体による群集を促進する可能性があり、金融​​の脆弱性を高める可能性があります。これはモノカルチャーを促進する可能性があります。」

ギャリーの洞察は、株式市場の暴落に対する群集行動の影響を考えるときに強く共鳴します。注目すべきプリンストン大学の経済学教授、マルクス・コンラッド・ブルナーマイヤーによって行われた2001年の研究 、このような群集行動が市場の低迷を説明する上で重要な役割を果たしていることが確立されました。

さらに、より最近のハンガリーのペーチ大学のアサド・アユーブ氏とアイマン・バラウィ氏によって2022年に実施された研究 この概念はさらに強固なものとなり、群集行動が弱気市場と強気市場の両方で株価に影響を与えることが確認されました。これらの調査結果を踏まえ、同氏は警告を発し、少数の有力なテクノロジー企業がAI業界を支配するようになった場合、この群集行動がさらに悪化する可能性があるとの懸念を表明した。

金融における生成 AI
AI システムは長い間、金融セクターのさまざまな側面に統合されてきました。特に、保険会社と債権者はアルゴリズムと自然言語処理の力を利用して財務データを分析し、融資金額について情報に基づいた意思決定を行うのに役立っています。さらに、商社は AI テクノロジーを活用して不正行為を迅速に特定し、市場シグナルを検出し、コンピューター画面を見つめる人間の観察者の能力を超えています。

これに関連して、ゲイリー氏は大規模言語モデル (LLM) に注目し、LLM を「現代で最も革新的なテクノロジー」であると考えました。ただし、これらのシステムが必ずしも同一のリスクを引き起こしたり、同一の問い合わせを促したりするわけではないにもかかわらず、彼の発言は、この特定のカテゴリの AI テクノロジーとより広範な AI 領域を混同することがあることに注意することが重要です。さらに、LLM のサブセットである生成 AI が金融業界ではまだ広く採用されていないことも認めています。

「1 つまたは少数の AI プラットフォームが支配的な可能性があると、金融の安定性に関する問題が生じます。MIT 在職中、リリー ベイリーと私は、これらの問題のいくつかについて「ディープ ラーニングと金融の安定性」と呼ばれる論文を書きました。生成 AI モデルの最近の進歩により、こうした課題が発生する可能性がさらに高まっています。」

AIは人間に取って代わる可能性があるのか​​？
ゲイリー氏は続けて、データプライバシーや知的財産におけるAIの導入から生じる重大な課題など、他の重要な問題についても強調しました。特に、彼は現在進行中のハリウッドの作家や俳優に注目を集めました。まさにこれらの問題に対処しようとするストライキ。ストライキに参加した脚本家らは、補償金紛争やエンターテインメント作品でのAIの活用に懸念を表明しており、このテクノロジーが脚本家たちの作品をトレーニング教材として採用することで脚本家に取って代わる可能性があると主張している。

彼は、私たち全員が個人として AI モデルのパラメーターのトレーニングに貢献しており、「それは誰のデータなのか?」という重要な疑問につながっていることを認めました。 SEC議長が述べたように、この議論の多い議論は現在展開されており、その進捗状況を注意深く監視するという彼のコミットメントを強調しています。

「SECにとって、ここでの課題は、資本市場の中心で支配的な基盤となる可能性があるものに直面して、競争的で効率的な市場を促進することです。私たちが競争、透明性、市場への公正なアクセスを促進し続けるためには、この点を綿密に評価する必要があると信じています。」

彼は皮肉な解決策を提供した
SEC議長は、リスク管理ツールのみに依存するだけでは、高度なAIツールが米国および世界の金融システムにもたらすリスクを軽減するには不十分であると主張している。さらに、「データ分析の新たな波」の画期的な進歩に直面して、既存のガードレールは時代遅れになりました。

「AIが将来的に金融の安定にもたらす可能性のある課題の多くは、システム全体またはマクロプルーデンシャルな政策介入に関する新たな考え方を必要とするだろう。」

皮肉なことに、ゲイリーは、現在の時代に合わせて規制を刷新するという興味深い提案をします。それ自体が予想外の解決策である AI です。

「課題を認識している一方で、私たちSECは、市場監視、開示審査、試験、執行、経済分析においてスタッフがAIをさらに活用することで恩恵を受けることもできるでしょう。」