专家警告:人工智能或引发下一场金融危机

据西班牙《机密报》网站8月15日报道,人工智能(ai)正在快速改变我们的社会,对于它对经济的影响仍然存在着未知领域。然而,一些人已经发出警告声称,这些机器学习算法可能导致新一轮金融崩溃的风险是真实存在的。美国证券交易委员会主席加里·根斯勒也发出了警告,表示“人工智能将成为未来金融危机的核心,监管机构将面临巨大挑战”

根斯勒在接受彭博社采访时,作为监管机构负责人表示,金融市场中人工智能的最大风险是黑匣子算法,即在用户无法了解算法内部功能的封闭系统中运行,可能导致失去控制并最终引发市场崩溃

根斯勒多年来一直警告称,如果不及时加以控制,人工智能可能带来巨大的危险。2020年,当时还是麻省理工学院教授的根斯勒在一篇文章中提醒人们深度学习(一种机器学习和人工智能系统)对金融稳定构成了风险。该文章指出,现有的监管机制尚未做好准备以应对这一潜在威胁

他指出,金融市场中的同质化是人工智能的一个危险之一。这种情况可能是由于所谓的“学徒效应”造成的,即当管理这些系统的人来自同一所学校、具有相同的背景并建立了牢固的亲和力时,就会出现这种效应。根斯勒在研究中解释说:“很少有人接受过构建和管理这些模型的培训,而且他们通常来自相似的背景。”

监管机构对人工智能的控制可能会导致风险,并增加大多数公司选择使用少数提供商提供的相同人工智能的可能性

人工智能的进化是不可预测的,我们难以理解其行为机制,这带来了巨大的风险之一,即可能出现对人类的歧视行为。举例来说,一个昨天没有种族主义倾向的人工智能,今天可能会变成种族主义者,而我们却无法及时察觉并阻止它。此外,这些规则是完全不透明和不可控的,缺乏追溯性监管,这使得监管机构几乎无法阻止未来的灾难

根斯勒警告称,使用相同数据集构建的模型可能会导致高度相关的预测,这种一致性可能会引发羊群效应。此外,他还认为对于大量数据源的需求可能会导致垄断,并成为整个系统全面崩溃的“单一故障点”

网易人工智能 网易人工智能

网易数帆多媒体智能生产力平台

网易人工智能 39 查看详情 网易人工智能

他还指出,即使是最大的数据集也不足以覆盖单个完整的金融周期,因为互联网使用情况、手持设备数据、远程信息处理数据、GPS数据和智能手机数据的时间范围都不够长

根斯勒认为,为了有效监管,应该增加金融机构使用人工智能工具所需的资本存量。监管机构可以要求对人工智能系统进行测试,以防止或禁止公司采取无法解释的行动,从而减缓增长速度。然而,根斯勒也警告说,即使这样做,也难以避免系统性风险的增加。他表示,即使实施了监管规则,仍然不足以完成当前的任务

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

专家警告:人工智能或引发下一场金融危机

这句话的重写如下:据参考消息报道

以上就是专家警告:人工智能或引发下一场金融危机的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/507517.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2025年11月8日 23:07:52
下一篇 2025年11月8日 23:17:18

相关推荐

  • 使用Python PDDL框架构建旅行商问题:Effect表达式的正确姿势

    本文旨在指导用户在使用`pddl` python框架构建旅行商问题(tsp)时,如何正确处理pddl动作的`effect`表达式。通过分析常见的`recursionerror`,揭示了将pddl逻辑表达式误用字符串拼接的错误,并提供了使用框架内置逻辑运算符(如`&`和`~`)来组合谓词的正确…

    2025年12月15日
    000
  • 如何使用Python Flashtext模块?

    Flashtext是一款高效Python模块,利用Trie树结构实现快速关键词提取与替换,支持批量添加、不区分大小写模式,适用于日志处理、敏感词过滤等场景,性能优于正则表达式。 Flashtext 是一个高效的 Python 模块,用于在文本中快速提取关键词或替换多个关键词。相比正则表达式,它在处理…

    2025年12月15日
    000
  • ChromaDB向量嵌入的有效持久化策略

    本文详细介绍了如何利用langchain中chromadb的`persist_directory`功能,高效地持久化存储向量嵌入。通过将生成的嵌入数据保存到本地磁盘,可以有效避免重复计算,显著提升工作流程效率。教程将涵盖持久化chromadb实例的创建与后续加载的完整过程。 在处理大规模文本数据并生…

    2025年12月14日
    000
  • 人工智能python是什么

    Python因语法简洁、库丰富(如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn)、社区强大及与数据科学工具兼容,成为实现人工智能的首选语言,广泛应用于机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。 “人工智能Python”并不是一个独立的技术或产品,而是指使用Python语言…

    2025年12月14日
    000
  • 解决Google Colab中Gemini AI连接错误及API调用优化策略

    在google colab中使用gemini ai时,开发者常遇到`internalservererror`或`networkerror`,尤其是在调用`list_models`或`generate_content`时。这些错误通常源于瞬时网络问题或服务器端不稳定。本文提供了一种健壮的解决方案,通过…

    2025年12月14日
    000
  • 持久化ChromaDB向量嵌入:避免重复计算的教程

    本教程详细介绍了如何使用chromadb的`persist_directory`功能来高效地保存和加载向量嵌入数据库,从而避免重复计算。通过指定一个持久化目录,用户可以轻松地将生成的嵌入结果存储到本地文件系统,并在后续操作中直接加载,极大地节省了时间和计算资源。文章提供了清晰的代码示例和关键注意事项…

    2025年12月14日
    000
  • Textual Framework中实现屏幕间数据传递的教程

    在textual framework中,实现屏幕间数据传递,尤其是在使用 `push_screen` 方法进行导航时,主要通过定制目标屏幕的构造器来完成。本教程将详细演示如何修改 `screen` 类的 `__init__` 方法以接受特定数据,从而允许在不同屏幕之间进行动态内容显示,例如根据用户选…

    2025年12月14日
    000
  • ChromaDB向量嵌入持久化:高效保存与加载策略

    本教程详细介绍了如何利用chromadb的`persist_directory`功能,有效地保存和加载向量嵌入数据库,从而避免重复计算。通过简单的代码示例,您将学会如何在创建chromadb实例时指定持久化目录,以及如何在后续操作中从该目录加载已保存的数据库,确保数据一致性和计算效率。这种方法是管理…

    2025年12月14日
    000
  • 使用 Python 实现网格地图 A* 路径规划教程

    本教程详细介绍了如何在 python 中实现网格地图的路径规划。利用类似广度优先搜索的策略,从起点开始,逐步将可通行节点标记为指向起点的方向。一旦到达目标点,即可通过回溯这些方向,高效地重建出从起点到目标的最优路径。文章包含示例代码,帮助读者理解并应用此寻路方法。 1. 简介与问题定义 路径规划是人…

    2025年12月14日
    000
  • python蒙特卡洛算法的介绍

    蒙特卡洛算法通过大量随机抽样逼近真实结果,适用于高维积分、金融建模等问题。Python利用random和NumPy生成随机数,通过设定模拟次数、统计频率估算期望值,如用投点法估算π值。随着模拟次数增加,结果更接近真实值。该方法广泛应用于金融工程、物理仿真、人工智能和项目风险管理等领域,具有强大适应性…

    2025年12月14日
    000
  • 如何走进Python的大门?

    答案是动手实践和持续积累能帮你轻松入门Python。先安装Python 3.x并配置环境,使用IDLE或VS Code写代码;接着学习变量、控制结构、函数和数据容器等基础语法,通过每日小练习巩固;然后做计算器、待办清单等小项目,完整经历开发流程;最后加入社区,参与开源、阅读分享,借助群体力量持续进步…

    2025年12月14日
    000
  • Z3求解器在非线性约束优化中的局限性与应用指南

    Z3的Optimizer主要设计用于解决线性SMT公式的优化问题。对于实数或整数上的非线性约束,Optimizer通常不支持,可能导致求解器无响应或不终止。然而,位向量上的非线性约束是支持的,因为它们可以通过位爆炸技术处理。本文将深入探讨Z3在处理非线性约束时的行为、局限性及其适用范围,并提供相应的…

    2025年12月14日
    000
  • Anaconda 与 Python 官方版的选择对比

    选Anaconda还是Python官方版取决于使用场景:若从事数据科学、机器学习,需开箱即用的库和环境管理,则选Anaconda;若进行Web开发、自动化脚本或追求轻量灵活,则选Python官方版。 选 Anaconda 还是 Python 官方版,关键看你的具体需求和使用场景。两者都能运行 Pyt…

    2025年12月14日
    000
  • 处理Google Generative AI API限流与数据持久化实践

    本文旨在指导开发者在使用Google Generative AI API(原PaLM API)时,如何有效应对429限流错误、实现数据持久化与错误恢复。我们将探讨官方API的优势,提供实用的限流策略如时间延迟和指数退避,并演示如何在数据处理过程中实时保存结果。通过详细的代码示例和最佳实践,帮助您构建…

    2025年12月14日
    000
  • Python Z3 应用:基于约束求解的网格安全路径查找

    本文详细介绍了如何利用 Python Z3 约束求解器解决网格路径查找问题。通过将路径建模为一系列符号变量,并施加移动规则、安全区域限制以及路径唯一性等约束,Z3 能够有效地找到从起点到终点的有效路径,避开障碍物。教程提供了完整的代码示例和详细解释,帮助读者理解 Z3 在此类问题中的应用。 引言:基…

    2025年12月14日
    000
  • python网站入口 python网站入口直接打开入口

    Python 作为一门广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能、Web 开发等领域的编程语言,其官方网站是每个 Python 开发者和学习者的必经之路。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,Python 官方网站都提供了丰富的资源和工具,帮助你更好地学习和使用这门语言。通过 Python 官方网站,你可…

    2025年12月14日
    000
  • 为什么选择Python?分析Python在数据科学和人工智能领域的重要性

    在当今信息技术飞速发展的时代,数据科学和人工智能等领域正日益成为热门话题。作为一门功能强大且易于学习的编程语言,Python在这些领域中扮演着至关重要的角色。本文将从多个角度分析为什么选择Python,并结合具体的代码示例来展示Python在数据科学和人工智能领域的重要性。 首先,Python具有简…

    2025年12月13日
    000
  • 推荐的人工智能开发库:提高AI开发效率的首选工具

    Python人工智能库推荐:提升AI开发效率的首选工具 引言:随着人工智能技术的迅速发展,越来越多的开发者开始关注和使用Python来进行AI项目的开发。然而,要在Python中进行人工智能开发,除了Python的基础知识外,还需要掌握一些相关的人工智能库。在本文中,我将推荐一些Python中最受欢…

    2025年12月13日
    200
  • 如何设置php网站内容自动分类_机器学习分类与标签配置方法

    先通过调用外部API或本地轻量模型实现PHP网站内容自动分类,结合机器学习为文本打标签。具体步骤包括:选择适合的机器学习方式(推荐初期使用Google Cloud、阿里云等NLP API);设计清晰的分类层级与标签体系;准备并清洗训练数据,确保样本质量;在PHP中通过cURL调用模型接口进行预测;将…

    2025年12月12日
    000
  • php如何生成一个验证码图片?php GD库生成图形验证码教程

    图形验证码通过PHP结合GD库生成,核心是创建图片、绘制随机字符与干扰元素,并将字符存入Session用于验证。 图形验证码,这个在互联网世界里既熟悉又让人有点烦躁的小东西,它的核心作用无非是想区分你究竟是人还是机器。PHP结合GD库来生成这类图片,其实是个挺经典也相当实用的场景。它不像那些复杂的机…

    2025年12月12日
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信