AIよりも人間のコーダーを雇うことを正当化するのは難しい。

出典：AI Insights Guy

連邦準備制度理事会（FRB）の幹部は、ジェネレーティブAIを、機関のワークフローに勢いをつけることができる一種の「スーパーアナリスト」と見ているようです。

米連邦準備制度理事会(Federal Reserve)の指導者たちは、生成型人工知能(AI)ツールが銀行や政府にとって「スーパーアナリスト」となり、銀行に顧客サービスを提供し、人間のプログラマーに取って代わることができると信じているようだ。

連邦準備制度理事会（FRB）のスナイナ・トゥテジャ（Sunayna Tuteja）チーフ・イノベーション・オフィサーは最近、シカゴで開催されたAIウィークのイベントで、FRBの金融サービス部門決済部門のマーガレット・ライリー（Margaret Riley）上級副社長と炉辺談話を行った。

議論のテーマは、"連邦準備制度における責任あるAIイノベーションの推進 "だった。金融ニュース・分析のRisk.netによると、Tuteja氏とRiley氏は、FRBが模索しているジェネレーティブAIの5つのユースケース（データクレンジング、顧客エンゲージメント、コンテンツ生成、レガシーコードの翻訳、業務効率の改善）について議論しました。

人工知能の「スーパーアナリスト」

ライリー氏は、ジェネレーティブAIの全体的な可能性を「スーパーアナリスト」と表現し、FRB職員の生活を楽にするだけでなく、顧客サポートのスペシャリストとして機能し、銀行が顧客と対話する能力をパーソナライズして強化することができると述べています。

「レガシーコードの翻訳」というトピックについて、Tutka氏は、ChatGPTや同様のAI製品のような大規模言語モデル（LLM）が、従来人間が行っていた仕事の一部を代替できるという考えを支持しているようです：

「すべての古いコードを新しいコードに更新するためにコーディング開発者を（雇うことを）正当化するのは難しいですが、今はLLMを活用することができます。

危険性と欠点

2人は、生成AIとLLMには限界があり、現在議論されている使用例は探索的なものであることを注意深く強調していました。

金融など、高い精度が求められる技術分野にジェネレーティブAIシステムを適用するリスクは十分に文書化されていますが、Tutka氏は、それを採用しない場合の潜在的なマイナス面について厳しい警告を発しました。新しいことをするリスクはすべて考慮すべきだが、何もしないリスクは何かということも自問すべきだ。なぜなら、不作為のリスクは行動のリスクよりも大きいことがあるからだ。