众所周知的不准确生成式

[jarinislamfatema]

人工智能结果的一个例子是法律专业人士使用生成式人工智能平台制定法律摘要，结果发现这些摘要在事实上是错误的。 缺乏透明度：生成式人工智能模型非常复杂，因此向客户和其他利益相关者解释贷款决策等结果可能很困难。这种现象被称为可解释性，缺乏可解释性可能会给金融科技提供商带来法律或监管问题，因为此类决策必须透明，才能评估其公平性。

隐私：生成式人工智能的一个特性是其记忆能力。不幸的是，这意味 外汇数据 着它有时会保留用户不希望它保留的信息。如果生成式人工智能模型收到特定数据，它可能会回忆并随后输出该数据中某些对个人或公司而言属于个人或隐私的元素。 版权挑战：当生成式人工智能模型使用互联网上的信息来响应用户查询时，另一个挑战是，其中大部分内容都受版权保护。然而，生成式人工智能模型并不遵守此类内容的使用规则，例如适当的归属。

所有这些风险使得以下章节中描述的因素变得极为重要。 人为因素 正如我们在上文中看到的，金融科技中的生成式人工智能可以为金融科技产品的提供者和使用者带来各种好处。但是，为了确保该技术以富有成效的方式运行，人类必须密切监督其使用及其结果。 更广泛的道德考量，尤其是在处理客户数据时，是人类监督至关重要的另一个领域。必须识别和纠正潜在的偏见，例如上文讨论的性别偏见。