Ripple Baş Teknoloji Sorumlusu David Schwartz, eski SEC Başkanı Gary Gensler’ın 2020 tarihli bir çalışmasının yeniden gündeme gelmesinin ardından yapay zekanın finansal sistem üzerindeki etkilerine ilişkin tartışmaya katıldı. Söz konusu çalışma, derin öğrenmenin finans sektöründe geniş ölçekte benimsenmesinin sistem kırılganlığına ve ekonomi genelinde risklere yol açabileceğini savunuyordu.
Eski çalışma yeniden gündeme taşındı
Tartışmayı X kullanıcısı Andrew Curran canlandırdı. Curran, Gensler’ın finans alanında derin öğrenmenin yaygınlaşmasının doğurabileceği sistemik riskleri öngörmekte erken davranmış olabileceğini ileri sürdü. Paylaşımında, Apollo’nun baş ekonomisti Torsten Slok’un da yapay zeka ajanlarının kullanıcı yatırımlarını en verimli hale getirmeye çalışırken bankalardan ani para çekişlerini tetikleyebileceği yönünde uyarıda bulunduğunu aktardı.
Curran ayrıca, Gary Gensler’ın son yıllarda SEC başkanlığı yaptığı dönemde de benzer bir soruna işaret ettiğini savundu. Buna göre, algoritmik olarak kusursuz sonuç arayışının çok geniş ölçekte benimsenmesi, piyasa istikrarını zayıflatabilir.
David Schwartz, tartışmanın önemli bölümünü makul bulduğunu, ancak çok akıllı sistemlerin bu yüzden mantıksız kararlar vereceği görüşüne katılmadığını dile getirdi.
MIT çalışması neye dikkat çekiyordu
Gensler, SEC başkanlığı görevinden önce, Kasım 2020’de Massachusetts Institute of Technology Sloan School of Management bünyesinde Lily Bailey ile birlikte “Deep Learning and Financial Stability” başlıklı bir makale kaleme aldı. MIT, özellikle teknoloji, mühendislik ve ekonomi alanlarındaki araştırmalarıyla öne çıkan bir yükseköğretim kurumu olarak biliniyor.
Çalışmada, finans sektörünün hızla gelişen veri analitiği araçlarıyla yeni bir döneme girdiği ve derin öğrenme modellerinin teknoloji altyapısına giderek daha fazla entegre edildiği vurgulandı. Makale, mevcut düzenleyici çerçevenin daha eski veri analitiği dönemine göre şekillendiğini, bu nedenle derin öğrenmenin yaygın kullanımından doğabilecek sistemik riskleri karşılamada yetersiz kalabileceğini kayda geçirdi.
2020 tarihli çalışmada, finansal düzenleme rejimlerinin derin öğrenmenin geniş çaplı kullanımından kaynaklanabilecek sistemik riskleri karşılamada yetersiz kalabileceği uyarısı yer aldı.
Schwartz hangi noktaya itiraz etti
Schwartz’ın değerlendirmesi, daha gelişmiş yapay zeka ajanlarının otomatik olarak daha irrasyonel sonuçlar üreteceği fikrine karşı çıkıyor. Buna karşın, çok sayıda otomatik karar mekanizmasının aynı anda benzer yönelimler göstermesi halinde piyasada baskı oluşabileceği yönündeki genel kaygıyı tamamen reddetmiyor.
Otonom yapay zeka ajanları, internet üzerinde akıl yürütme, planlama ve çok adımlı görevleri yürütme kapasitesine sahip sistemler olarak tanımlanıyor.
Mini sözlük: Otonom yapay zeka ajanları, bir kullanıcının her adımı tek tek yönlendirmesine gerek kalmadan veri toplayabilen, karar verebilen ve işlemleri sıralı biçimde uygulayabilen yazılım sistemleridir.
Finans altyapısı için yeni soru işaretleri doğuyor
Bu sistemlerin yatırım kararlarında daha yaygın kullanılmaya başlamasıyla birlikte, birbirinden bağımsız çalışan binlerce ya da milyonlarca yazılımın aynı piyasa sinyallerine nasıl tepki vereceği daha önemli bir başlık haline geliyor. Bu durum, özellikle finansal altyapı sağlayıcıları ve düzenleyici kurumlar açısından yeni gözetim ihtiyaçlarını gündeme getirebilir.
Tartışmanın odağında tek tek yapay zeka modellerinin doğruluğundan çok, bu modellerin toplu davranışının piyasa yapısını nasıl etkileyebileceği bulunuyor. Schwartz’ın çıkışı da tam bu ayrım üzerinde yoğunlaşıyor: Akıllı sistemlerin varlığı tek başına sorun olarak görülmezken, aynı yönde çalışan otomasyonun ölçeği temel risk unsuru olarak öne çıkıyor.
USDT
AAPL