Развитие платформ искусственного интеллекта достигло уровня, при котором они в будущем смогут заменить людей в сфере финансового планирования, сообщает CNBC Однако главным препятствием для массового внедрения технологии остается отсутствие у нейросетей фидуциарной ответственности* перед клиентами.

По данным сентябрьского опроса Intuit Credit Karma, в котором приняли участие 1019 человек, 66% американских пользователей генеративного ИИ** уже обращались к нему за финансовыми рекомендациями, а среди миллениалов и зумеров этот показатель достигает 82%. При этом 85% респондентов последовали полученным советам. Профессор Массачусетского технологического института Эндрю Ло отмечает, что алгоритмы обладают достаточной экспертизой, но не несут юридической ответственности за ошибки. «То, чего им не хватает, — это фидуциарная обязанность», — подчеркнул эксперт, добавив, что нейросети пока плохо справляются с точными расчетами, например, при уплате налогов.

В настоящее время правовой статус ИИ в сфере инвестиций остается нерешенным вопросом. Старший научный сотрудник Нью-Йоркского университета Себастьян Бенталл указывает на риск конфликта интересов, так как американские технологические гиганты могут рекомендовать вложения в акции США. В то же время, если профессиональный консультант использует алгоритмы в ущерб клиенту, ответственность ляжет именно на человека, а не на разработчиков платформы. До изменения государственного регулирования эксперты призывают не доверять машинам управление личным капиталом полностью.

*Фидуциарная ответственность — это юридическая обязанность одной стороны действовать исключительно в наилучших интересах другой стороны. В финансовой сфере это означает, что консультант или управляющий капиталом должен ставить финансовое благополучие клиента выше собственной выгоды и избегать конфликта интересов.

**Генеративный ИИ — это разновидность искусственного интеллекта, которая способна создавать новый уникальный контент, включая тексты, изображения или программный код. Такие системы обучаются на огромных массивах данных и могут анализировать информацию для выдачи развернутых ответов на сложные запросы пользователей.

Подпишись на MP в MAX