A medida que Canadá se mueve hacia más fuerte y regulando con la propuesta de inteligencia artificial y ley de datos (AIDA), su vecino sur parece adoptar el enfoque opuesto.
Aida, parte de Bila C-27, tiene como objetivo establecer un marco regulatorio para mejorar la transparencia, la responsabilidad y la supervisión en Canadá, aunque algunos expertos afirmaron que no va lo suficientemente lejos.
Mientras tanto, el presidente de los Estados Unidos Donald Trump presiona para la desregulación de AI. En enero, Trump firmó una orden ejecutiva cuyo objetivo es eliminar las barreras regulatorias percibidas de la "innovación estadounidense de IA". La orden ejecutiva reemplazó al anterior CEO del presidente Joe Biden en IA.
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Es importante que Estados Unidos también fuera uno de los países, junto con la grandeza, que no firmó la declaración global en febrero para garantizar "abiertos, inclusivos, transparentes, éticos, seguros, seguros y confiables".
La eliminación y las medidas de protección dejan a las instituciones financieras vulnerables. Esta vulnerabilidad puede aumentar la incertidumbre y, en el peor de los casos, aumentar el riesgo de colapso del sistema.
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Power Ai en los mercados financieros
Y el potencial en los mercados financieros es indiscutible. Puede mejorar la eficiencia operativa, realizar evaluaciones de riesgos en tiempo real, crea mayores ingresos y predice cambios económicos predictivos.
Mi investigación reveló que los modelos de aprendizaje en la máquina fueron guiados solo por los enfoques habituales para reconocer el fraude del estado financiero, pero también para detectar la anormalidad de manera rápida y eficiente. En otras palabras, y puede atrapar signos de mala gestión financiera antes de que el desastre caiga en el desastre.
En otro estudio, yo mismo, estoy conduciendo y descubrí que los modelos de IA como las redes neuronales artificiales y las clasificaciones y los árboles de regresión pueden predecir la angustia financiera con una precisión excepcional.
Una ilustración de una red neuronal artificial. La red neuronal toma en tres funciones de entrada, las procesa a través de dos capas ocultas y produce una predicción binaria basada en la activación de las neuronas en la capa de salida. (Sana Ramzan y Mark Ethvar Lokanan), proporcionado por el autor (sin uso)
Las redes neuronales artificiales se inspiran en los algoritmos cerebrales. Similar a nuestro cerebro envía mensajes a través de las neuronas para realizar acciones, estas redes neuronales procesan información a través de las capas de "neuronas artificiales" interconectadas ", forma el aprendizaje de datos.
Del mismo modo, los árboles de clasificación y regresión son modelos de toma de decisiones que comparten datos en ramas basadas en funciones importantes para la identificación de los resultados.
Nuestros modelos de redes neuronales artificiales proporcionaron dificultades financieras entre las empresas en Toronto con una precisión directa del 98 por ciento. Esto sugiere que sugiere el gran potencial de IA al proporcionar señales de advertencia temprana que podrían ayudar a prevenir caídas financieras antes de comenzar.
Sin embargo, si bien la IA puede simplificar los procesos manuales y los menores riesgos financieros, también puede introducir vulnerabilidades que, si no se descubren, pueden representar amenazas significativas de estabilidad económica.
Riesgos de Deargulation
La presión de desregulación de Trump podría resultar en una calle de entrada y otras instituciones financieras importantes que recibieron un poder significativo a través de IA y una pequeña herramienta sin decisiones.
Cuando los modelos de IA requieren ganancias sin límites éticos apropiados, las consecuencias podrían ser difíciles. Los algoritmos revelados, especialmente en la evaluación y el comercio de crédito, podrían empeorar la desigualdad económica y crear riesgos financieros sistemáticos que no se pueden descubrir marcos regulatorios tradicionales.
Los algoritmos capacitados en datos sesgados o incompletos pueden fortalecer las prácticas crediticias discriminatorias. Por ejemplo, por ejemplo, los algoritmos sesgados y sesgados pueden negar préstamos a grupos marginados, propagando riqueza y desigualdad de brechas.
La bolsa de valores de Nueva York se ve en Nueva York en febrero de 2025 (AP Photo / Seth Venig)
Además, los bots comerciales de electricidad AI-AI, que pueden realizar transacciones rápidas, podrían ejecutar una caída de flash por segundo, los mercados financieros disruptivos antes de que el regulador tenga tiempo de reaccionar. Flash Crash de 2010. El año es el ejemplo principal donde reaccionó agresivamente a las señales de mercado que causan que el promedio industrial de Brown Jones cae en minutos.
Además, los modelos de riesgo no regulados de la IA podrían pasar por alto las señales de advertencia económica, lo que resulta en errores significativos en el control monetario y la política fiscal.
La innovación y la seguridad en el equilibrio y la seguridad dependen de la capacidad de los reguladores y los responsables políticos para reducir los peligros de la IA. Aunque consideró la crisis financiera en 2008. Años, muchos modelos de riesgo, anteriormente estaban equivocados al predecir la disminución nacional en el mercado inmobiliario, lo que llevó a los reguladores e instituciones financieras estrangular y empeorar la crisis.
Borrador de estabilidad financiera
Mi investigación subraya la importancia de integrar los métodos de aprendizaje de máquinas dentro de sistemas regulatorios sólidos para mejorar la vigilancia financiera, el fraude y la detección de prevención.
Se requieren marcos regulatorios permanentes y razonables para convertir la IA de los espaciadores potenciales en la fuerza de estabilización. Al aplicar políticas que proporcionen prioridad de transparencia y responsabilidad, los responsables políticos pueden maximizar los beneficios de la IA y reducir los riesgos asociados con ella.
Regulado por el gobierno federal y el organismo de supervisión en los Estados Unidos podría servir como árbitro, así como la Ley de Canadá para la implementación de la Carta de la Carta de Canadá 2022. Propone el establecimiento de IA y el Comisionado de Datos. Trabajar con cheques y equilibrios inherentes a las estructuras democráticas garantizaría la equidad de los algoritmos financieros y la detención de los préstamos y las políticas ocultas de manipulación del mercado.
El presidente Donald Trump firma una orden ejecutiva relacionada con la IA en la oficina de la Casa Blanca el 23 de enero de 2025 en Washington. (AP Photo / Ben Curtis)
Las instituciones financieras deberían abrir "caja negra" por el mandato de transparencia a través de una explicación de los estándares de IA: pautas destinadas a producir y sistemas más comprensibles y transparentes.
Las oportunidades de aprendizaje mecánico predictivo podrían ayudar a los reguladores a identificar las crisis financieras en tiempo real utilizando los signos de advertencias tempranas, un modelo similar que ha desarrollado mi co -investigación y yo en nuestro estudio.
Sin embargo, esta visión no termina en National Borders. A nivel mundial, el Fondo Monetario Internacional y el Comité de Estabilidad Financiera podrían establecer y estándares éticos para combatir la violación financiera transfronteriza de la ley.
¿Prevención de crisis o catalizador?
¿Seguirá siendo la clave para predicción y detener la próxima crisis económica, o la falta de vigilancia regulatoria causará un desastre financiero? A medida que las instituciones financieras continúan adoptando modelos de IA afectada, la ausencia de fuertes jardines regulatorios aumenta las preocupaciones apremiantes.
Sin medidas de protección apropiadas, y no es solo un medio de pronóstico económico, podría convertirse en una fuerza impredecible capaz de acelerar la próxima crisis financiera.
Las apuestas son altas. El cromiker de la política debe comportarse rápidamente para regular la creciente influencia de la IA antes de la desregulación abre el camino para el desastre económico.
Sin una acción crucial, la rápida adopción de la IA en las finanzas podría alentar los esfuerzos regulatorios, dejando a las economías vulnerables a riesgos imprevistos y potencialmente preparando el escenario para la segunda crisis financiera mundial.
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