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El ex CTO de Ripple vuelve a examinar la advertencia de IA de 2020 de Gensler
El ex CTO de Ripple, David Schwartz, volvió a revisar el documento de IA de 2020 de Gary Gensler, y estuvo de acuerdo con gran parte de su preocupación por el riesgo financiero.
El documento advertía que la adopción generalizada del aprendizaje profundo podría volver los mercados más frágiles si las instituciones dependieran de modelos, datos y estrategias de optimización similares.
Schwartz se preguntó si los sistemas más inteligentes harían decisiones irracionales, desplazando la atención hacia el comportamiento correlacionado, los incentivos y cómo los agentes autónomos podrían afectar la estabilidad financiera a gran escala.
El ex CTO de Ripple, David Schwartz, se ha pronunciado sobre un artículo de 2020 que ha vuelto a circular, coautoría del ex presidente de la SEC Gary Gensler, sobre IA y estabilidad financiera. Schwartz dijo que gran parte del argumento tenía sentido, aunque cuestionó la idea de que los sistemas capaces llegarían a ser lo bastante inteligentes como para comportarse de manera irracional. Su respuesta reaviva un debate sobre si la adopción generalizada de IA podría crear riesgos financieros mediante la toma de decisiones sincronizada. La discusión llega cuando los agentes de IA interactúan con la infraestructura financiera, en lugar de limitarse a la investigación
Los agentes de IA reavivan la advertencia de estabilidad financiera de Gensler
Gensler coescribió el documento, titulado "Deep Learning and Financial Stability" (Aprendizaje profundo y estabilidad financiera), con Lily Bailey en noviembre de 2020, antes de convertirse en presidente de la SEC. La investigación sostenía que la adopción del aprendizaje profundo en todo el sector financiero podría generar fragilidad si las instituciones dependían de modelos, datos y estrategias de optimización similares. La preocupación no era tanto que fallaran algoritmos individuales, sino que muchos sistemas reaccionaran de forma similar al mismo tiempo. Esa posibilidad se ha vuelto más relevante a medida que los agentes de IA se acercan a la actividad financiera autónoma, incluido invertir, realizar pagos y gestionar carteras.
La discusión también hizo referencia a preocupaciones de que los agentes autónomos podrían desplazar rápidamente depósitos o inversiones al optimizar retornos, amplificando el estrés durante las disrupciones del mercado. Schwartz pareció aceptar el riesgo de coordinación mientras rechazaba la idea de que la mayor inteligencia, por sí sola, lle
El ex CTO de Ripple vuelve a examinar la advertencia de IA de 2020 de Gensler
El ex CTO de Ripple, David Schwartz, volvió a revisar el documento de IA de 2020 de Gary Gensler, y estuvo de acuerdo con gran parte de su preocupación por el riesgo financiero.
El documento advertía que la adopción generalizada del aprendizaje profundo podría volver los mercados más frágiles si las instituciones dependieran de modelos, datos y estrategias de optimización similares.
Schwartz se preguntó si los sistemas más inteligentes harían decisiones irracionales, desplazando la atención hacia el comportamiento correlacionado, los incentivos y cómo los agentes autónomos podrían afectar la estabilidad financiera a gran escala.
El ex CTO de Ripple, David Schwartz, se ha pronunciado sobre un artículo de 2020 que ha vuelto a circular, coautoría del ex presidente de la SEC Gary Gensler, sobre IA y estabilidad financiera. Schwartz dijo que gran parte del argumento tenía sentido, aunque cuestionó la idea de que los sistemas capaces llegarían a ser lo bastante inteligentes como para comportarse de manera irracional. Su respuesta reaviva un debate sobre si la adopción generalizada de IA podría crear riesgos financieros mediante la toma de decisiones sincronizada. La discusión llega cuando los agentes de IA interactúan con la infraestructura financiera, en lugar de limitarse a la investigación
Los agentes de IA reavivan la advertencia de estabilidad financiera de Gensler
Gensler coescribió el documento, titulado "Deep Learning and Financial Stability" (Aprendizaje profundo y estabilidad financiera), con Lily Bailey en noviembre de 2020, antes de convertirse en presidente de la SEC. La investigación sostenía que la adopción del aprendizaje profundo en todo el sector financiero podría generar fragilidad si las instituciones dependían de modelos, datos y estrategias de optimización similares. La preocupación no era tanto que fallaran algoritmos individuales, sino que muchos sistemas reaccionaran de forma similar al mismo tiempo. Esa posibilidad se ha vuelto más relevante a medida que los agentes de IA se acercan a la actividad financiera autónoma, incluido invertir, realizar pagos y gestionar carteras.
La discusión también hizo referencia a preocupaciones de que los agentes autónomos podrían desplazar rápidamente depósitos o inversiones al optimizar retornos, amplificando el estrés durante las disrupciones del mercado. Schwartz pareció aceptar el riesgo de coordinación mientras rechazaba la idea de que la mayor inteligencia, por sí sola, lle
