#earningsseason
Экс-CTO Ripple заново рассмотрел предупреждение Гэри Генслера по ИИ за 2020 год
Экс-CTO Ripple Дэвид Шварц вернулся к статье Гэри Генслера по ИИ за 2020 год, согласившись со многими высказанными в ней опасениями по поводу финансовых рисков.
В статье предупреждалось, что широкое внедрение глубокого обучения может сделать рынки более хрупкими, если учреждения будут опираться на похожие модели, данные и стратегии оптимизации.
Шварц поставил под сомнение, смогут ли более умные системы принимать иррациональные решения, сместив акцент на коррелированное поведение, стимулы и то, как автономные агенты могут повлиять на финансовую стабильность в масштабе.
Экс-CTO Ripple Дэвид Шварц высказался по поводу всплывшей вновь статьи 2020 года, соавтором которой выступал бывший председатель SEC Гэри Генслер, на тему ИИ и финансовой стабильности. Шварц заявил, что большая часть аргумента звучит логично, но при этом усомнился в идее о том, что достаточно способные системы станут достаточно «умными», чтобы вести себя иррационально. Его ответ возвращает к дискуссии о том, могут ли массовые внедрения ИИ создавать финансовые риски из‑за синхронизированного принятия решений. Обсуждение приходит в момент, когда ИИ‑агенты взаимодействуют с финансовой инфраструктурой, а не ограничиваются рамками исследований
ИИ‑агенты возвращают предупреждение Генслера о финансовой стабильности
Генслер в соавторстве с Лили Бейли подготовил статью под названием «Deep Learning and Financial Stability» («Глубокое обучение и финансовая стабильность») в ноябре 2020 года — до того, как занял пост председателя SEC. В исследовании утверждалось, что внедрение глубокого обучения в финансах может привести к хрупкости, если институты будут использовать схожие модели, данные и стратегии оптимизации. Опасения были связаны не столько с тем, что отдельные алгоритмы могут дать сбой, сколько с тем, что множество систем будет реагировать одинаково в одно и то же время. Эта вероятность стала более актуальной по мере того, как ИИ‑агенты движутся к автономной финансовой активности, включая инвестирование, платежи и управление портфелями.
В обсуждении также упоминались опасения, что автономные агенты могут быстро переключать депозиты или инвестиции при оптимизации доходности, усиливая стресс во время рыночных потрясений. Шварц, похоже, принял риск координации, но отверг идею о том, что более высокий интеллект сам по себе ведет к
Экс-CTO Ripple заново рассмотрел предупреждение Гэри Генслера по ИИ за 2020 год
Экс-CTO Ripple Дэвид Шварц вернулся к статье Гэри Генслера по ИИ за 2020 год, согласившись со многими высказанными в ней опасениями по поводу финансовых рисков.
В статье предупреждалось, что широкое внедрение глубокого обучения может сделать рынки более хрупкими, если учреждения будут опираться на похожие модели, данные и стратегии оптимизации.
Шварц поставил под сомнение, смогут ли более умные системы принимать иррациональные решения, сместив акцент на коррелированное поведение, стимулы и то, как автономные агенты могут повлиять на финансовую стабильность в масштабе.
Экс-CTO Ripple Дэвид Шварц высказался по поводу всплывшей вновь статьи 2020 года, соавтором которой выступал бывший председатель SEC Гэри Генслер, на тему ИИ и финансовой стабильности. Шварц заявил, что большая часть аргумента звучит логично, но при этом усомнился в идее о том, что достаточно способные системы станут достаточно «умными», чтобы вести себя иррационально. Его ответ возвращает к дискуссии о том, могут ли массовые внедрения ИИ создавать финансовые риски из‑за синхронизированного принятия решений. Обсуждение приходит в момент, когда ИИ‑агенты взаимодействуют с финансовой инфраструктурой, а не ограничиваются рамками исследований
ИИ‑агенты возвращают предупреждение Генслера о финансовой стабильности
Генслер в соавторстве с Лили Бейли подготовил статью под названием «Deep Learning and Financial Stability» («Глубокое обучение и финансовая стабильность») в ноябре 2020 года — до того, как занял пост председателя SEC. В исследовании утверждалось, что внедрение глубокого обучения в финансах может привести к хрупкости, если институты будут использовать схожие модели, данные и стратегии оптимизации. Опасения были связаны не столько с тем, что отдельные алгоритмы могут дать сбой, сколько с тем, что множество систем будет реагировать одинаково в одно и то же время. Эта вероятность стала более актуальной по мере того, как ИИ‑агенты движутся к автономной финансовой активности, включая инвестирование, платежи и управление портфелями.
В обсуждении также упоминались опасения, что автономные агенты могут быстро переключать депозиты или инвестиции при оптимизации доходности, усиливая стресс во время рыночных потрясений. Шварц, похоже, принял риск координации, но отверг идею о том, что более высокий интеллект сам по себе ведет к
