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        尚福林:金融行業(yè)AI算法“黑箱”、數(shù)據(jù)污染、模型缺陷等風(fēng)險(xiǎn)不容忽視

        文|財(cái)新 劉冉
        2025年04月11日 10:16
        AI驅(qū)動(dòng)的高頻交易放大了市場(chǎng)的波動(dòng)性,同質(zhì)化的策略模型或會(huì)加大負(fù)反饋循環(huán),加劇金融脆弱性
        4月10日,國(guó)民財(cái)富發(fā)展研究合作平臺(tái)“人工智能與金融未來”2025春季峰會(huì)上,尚福林發(fā)表演講。

          【財(cái)新網(wǎng)】“當(dāng)前,我國(guó)人工智能發(fā)展的總體態(tài)勢(shì)良好,算力、算法和數(shù)據(jù)是大模型應(yīng)用的三大支撐要素。同時(shí)也要清醒看到,人工智能的算法“黑箱”、數(shù)據(jù)污染、模型缺陷等潛在風(fēng)險(xiǎn)問題不容忽視。特別是在金融行業(yè)應(yīng)用時(shí),應(yīng)關(guān)注人工智能帶來的效率提升與風(fēng)險(xiǎn)加劇的雙重效應(yīng)?!痹?月10日舉辦的國(guó)民財(cái)富發(fā)展研究合作平臺(tái)“人工智能與金融未來”2025春季峰會(huì)上,中國(guó)財(cái)富管理50人論壇理事長(zhǎng)、原銀監(jiān)會(huì)主席、證監(jiān)會(huì)原主席尚福林表示。

          具體來看,針對(duì)人工智能的算法“黑箱”,尚福林認(rèn)為,提高模型算法的透明性和可解釋性是關(guān)鍵。尚福林坦言,深度學(xué)習(xí)模型目前還存在不可解釋性,輸出的結(jié)果難以解釋和追溯,增加了監(jiān)管的難度。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏差會(huì)導(dǎo)致算法輸出的不公平或錯(cuò)誤。人工智能工具是根據(jù)過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的,可能無法準(zhǔn)確反映現(xiàn)實(shí)和預(yù)測(cè)未來。

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        責(zé)任編輯:李箐 | 版面編輯:劉春輝
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