كيف يمكن للسلطات المالية الاستجابة لتهديدات الذكاء الاصطناعي للاستقرار المالي

لامبرت هنا : هو مولد هراء حقًا “عامل تعظيم عقلاني”؟

بقلم جون دانيلسون، مدير مركز المخاطر النظامية، كلية لندن للاقتصاد والعلوم السياسية، وأندرياس أوثيمان، الباحث الرئيسي في بنك كندا؛ باحث مشارك في مركز المخاطر النظامية، كلية لندن للاقتصاد والعلوم السياسية. نشرت أصلا في VoxEU.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل إما على استقرار النظام المالي أو على زيادة تواتر وشدة الأزمات المالية. يجادل هذا العمود الثاني في سلسلة مكونة من جزأين بأن الطريقة التي ستسير بها الأمور قد تعتمد على كيفية اختيار السلطات المالية للتعامل مع الذكاء الاصطناعي. والسلطات في وضع غير موات إلى حد كبير لأن المؤسسات المالية في القطاع الخاص لديها القدرة على الوصول إلى الخبرة، والموارد الحسابية المتفوقة، والبيانات الأفضل على نحو متزايد. إن أفضل طريقة للسلطات للاستجابة للذكاء الاصطناعي هي تطوير محركات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وإنشاء روابط بين الذكاء الاصطناعي، وتنفيذ مرافق دائمة تلقائية، والاستفادة من الشراكات بين القطاعين العام والخاص.

يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات كبيرة لزيادة حدة الأزمات المالية وتواترها وشدتها. ناقشنا هذا الأمر الأسبوع الماضي على موقع VoxEU في عمود بعنوان “الأزمات المالية للذكاء الاصطناعي” (Danielsson and Uthemann 2024a). لكن الذكاء الاصطناعي يمكنه أيضًا تحقيق الاستقرار في النظام المالي. الأمر يعتمد فقط على كيفية تعامل السلطات معه.

في تصنيف نورفيج ورسل (2021)، نرى الذكاء الاصطناعي باعتباره “عامل تعظيم عقلاني”. ويتوافق هذا التعريف مع التحليلات الاقتصادية النموذجية للاستقرار المالي. ما يميز الذكاء الاصطناعي عن النمذجة الإحصائية البحتة هو أنه لا يستخدم البيانات الكمية لتقديم المشورة الرقمية فحسب؛ كما أنه يطبق التعلم الموجه نحو الأهداف لتدريب نفسه باستخدام البيانات النوعية والكمية، وتقديم المشورة وحتى اتخاذ القرارات.

إن إحدى أهم المهام ـ وهي ليست بالمهمة السهلة ـ بالنسبة للسلطات المالية، والبنوك المركزية بشكل خاص، تتلخص في منع الأزمات المالية واحتوائها. إن الأزمات المالية الشاملة مدمرة للغاية وتكلف الاقتصادات الكبرى تريليونات الدولارات. وتواجه السلطات الاحترازية الكلية مهمة متزايدة الصعوبة لأن التعقيد الذي يتسم به النظام المالي يتزايد باستمرار.

إذا اختارت السلطات استخدام الذكاء الاصطناعي، فسوف تجد فيه مساعدة كبيرة لأنه يتفوق في معالجة كميات هائلة من البيانات والتعامل مع التعقيد. ومن الممكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي السلطات بشكل لا لبس فيه على المستوى الجزئي، لكنه يواجه صعوبات على المستوى الكلي.

تجد السلطات أن التعامل مع الذكاء الاصطناعي أمر صعب. يتعين عليهم مراقبة وتنظيم الذكاء الاصطناعي الخاص مع تحديد المخاطر النظامية وإدارة الأزمات التي يمكن أن تتطور بشكل أسرع وينتهي بها الأمر إلى أن تكون أكثر حدة من تلك التي شهدناها من قبل. وإذا أرادت السلطات أن تظل مشرفة على النظام المالي، فيتعين عليها ليس فقط تنظيم الذكاء الاصطناعي في القطاع الخاص، بل يتعين عليها أيضاً تسخيره لتحقيق مهمتها الخاصة.

ليس من المستغرب أن العديد من السلطات قامت بدراسة الذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه المؤسسات صندوق النقد الدولي (Comunale and Manera 2024)، وبنك التسويات الدولية (Aldasoro et al. 2024, Kiarelly et al. 2024) والبنك المركزي الأوروبي (Moufakkir 2023, Leitner et al. 2024). ومع ذلك، فإن معظم الأعمال المنشورة من جانب السلطات تركز على السلوك والمخاوف الاحترازية الجزئية بدلا من الاستقرار المالي والأزمات.

ومقارنة بالقطاع الخاص، فإن السلطات في وضع غير مؤات إلى حد كبير، ويتفاقم هذا الوضع بسبب الذكاء الاصطناعي. وتستطيع المؤسسات المالية في القطاع الخاص الوصول إلى المزيد من الخبرات، والموارد الحسابية المتفوقة، وبيانات أفضل على نحو متزايد. إن محركات الذكاء الاصطناعي محمية بموجب الملكية الفكرية ويتم تغذيتها ببيانات الملكية – وكلاهما غالبًا ما يكون بعيدًا عن متناول السلطات.

وهذا التفاوت يجعل من الصعب على السلطات مراقبة وفهم ومواجهة التهديد الذي يشكله الذكاء الاصطناعي. وفي أسوأ السيناريوهات، قد يشجع ذلك المشاركين في السوق على ملاحقة تكتيكات عدوانية على نحو متزايد، مع العلم أن احتمالات التدخل التنظيمي منخفضة.

الرد على الذكاء الاصطناعي: أربعة خيارات

ولحسن الحظ، لدى السلطات العديد من الخيارات الجيدة للاستجابة للذكاء الاصطناعي، كما ناقشنا في دانيلسون وأوثيمان (2024ب). ويمكنها استخدام المرافق القائمة المحفزة، وتنفيذ الذكاء الاصطناعي لنظامها المالي الخاص، وإقامة روابط بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي، وتطوير الشراكات بين القطاعين العام والخاص.

1. المرافق الدائمة

وبسبب سرعة استجابة الذكاء الاصطناعي، فإن مرافق التدخل التقديرية التي تفضلها البنوك المركزية قد تكون بطيئة للغاية في الأزمات.

وبدلا من ذلك، قد تضطر البنوك المركزية إلى تنفيذ تسهيلات دائمة بقواعد محددة سلفا تسمح بالاستجابة الفورية للضغوط. ويمكن أن يكون لمثل هذه المرافق فائدة جانبية تتمثل في استبعاد بعض الأزمات الناجمة عن تنسيق القطاع الخاص بشأن توازنات التشغيل. إذا عرف الذكاء الاصطناعي أن البنوك المركزية ستتدخل عندما تنخفض الأسعار بمقدار معين، فلن تنسق المحركات حول الاستراتيجيات التي تكون مربحة فقط إذا انخفضت الأسعار أكثر. ومن الأمثلة على ذلك مدى مصداقية إعلانات أسعار الفائدة قصيرة الأجل لأن المشاركين في السوق يعرفون أن البنوك المركزية يمكنها التدخل وسوف تتدخل. وبالتالي فإنها تصبح نبوءة ذاتية التحقق، حتى من دون تدخل البنوك المركزية فعليا في أسواق المال.

هل يجب أن تكون مثل هذه الاستجابة التلقائية المبرمجة للتوتر غير شفافة لمنع الألعاب، وبالتالي المخاطر الأخلاقية؟ ليس بالضرورة. يمكن للشفافية أن تساعد في منع السلوك غير المرغوب فيه؛ ولدينا بالفعل العديد من الأمثلة على الكيفية التي تعمل بها المرافق الشفافة جيدة التصميم على تعزيز الاستقرار. وإذا تمكن المرء من القضاء على أسوأ السيناريوهات من خلال منع الذكاء الاصطناعي في القطاع الخاص من التنسيق معها، فسوف ينخفض ​​التكامل الاستراتيجي. بالإضافة إلى ذلك، إذا كانت قاعدة التدخل تمنع التوازنات السيئة، فلن يحتاج المشاركون في السوق إلى اللجوء إلى المنشأة في المقام الأول، مما يبقي المخاطر الأخلاقية منخفضة. الجانب السلبي هو أنه إذا تم تصميم هذه المرافق المعلن عنها مسبقًا بشكل سيء، فإنها ستسمح بالألعاب وبالتالي تزيد من المخاطر الأخلاقية.

2. محركات الذكاء الاصطناعي للنظام المالي

يمكن للسلطات المالية تطوير محركات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لمراقبة النظام المالي بشكل مباشر. لنفترض أن السلطات قادرة على التغلب على الصعوبات القانونية والسياسية المرتبطة بمشاركة البيانات. وفي هذه الحالة، يمكنهم الاستفادة من الكم الكبير من البيانات السرية التي يمكنهم الوصول إليها وبالتالي الحصول على رؤية شاملة للنظام المالي.

3. روابط الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي

تتمثل إحدى طرق الاستفادة من محركات الذكاء الاصطناعي المرجعية في تطوير أطر اتصال من الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي. سيسمح ذلك لمحركات الذكاء الاصطناعي التابعة للسلطة بالتواصل مباشرة مع تلك التابعة للسلطات الأخرى والقطاع الخاص. سيكون المتطلب التكنولوجي هو تطوير معيار الاتصالات – واجهة برمجة التطبيقات أو واجهة برمجة التطبيقات (API). هذه مجموعة من القواعد والمعايير التي تسمح لأنظمة الكمبيوتر التي تستخدم تقنيات مختلفة بالتواصل مع بعضها البعض بشكل آمن.

ومن شأن مثل هذا الإعداد أن يحقق فوائد عديدة. ومن شأنه أن يسهل تنظيم الذكاء الاصطناعي في القطاع الخاص من خلال مساعدة السلطات على مراقبة وقياس الذكاء الاصطناعي في القطاع الخاص بشكل مباشر في مقابل المعايير التنظيمية وأفضل الممارسات المحددة مسبقا. ستكون روابط الاتصال بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي ذات قيمة لتطبيقات الاستقرار المالي مثل اختبارات التحمل.

عندما تحدث أزمة، يمكن للمشرفين على عملية الحل تكليف هيئة الذكاء الاصطناعي بالاستفادة من روابط الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي لإجراء عمليات محاكاة للاستجابات البديلة للأزمات، مثل ضخ السيولة أو التحمل أو عمليات الإنقاذ، مما يسمح للمنظمين باتخاذ قرارات أكثر استنارة .

وإذا اعتبرنا أن مثل هذا الترتيب يتسم بالكفاءة والمصداقية، فإن مجرد وجود مثل هذا الترتيب قد يكون بمثابة قوة استقرار في الأزمات.

ويتعين على السلطات أن تكون لديها الاستجابة اللازمة قبل وقوع الحدث الإجهادي التالي. وهذا يعني القيام بالاستثمار اللازم في أجهزة الكمبيوتر، والبيانات، ورأس المال البشري، وكل القضايا القانونية والسيادية التي قد تنشأ.

4. الشراكات بين القطاعين العام والخاص

تحتاج السلطات إلى الوصول إلى محركات الذكاء الاصطناعي التي تتناسب مع سرعة وتعقيد الذكاء الاصطناعي في القطاع الخاص. ويبدو من غير المرجح أن ينتهي بهم الأمر إلى امتلاك محركاتهم الداخلية المصممة لأن ذلك يتطلب استثمارات عامة كبيرة وإعادة تنظيم الطريقة التي تعمل بها السلطات. وبدلاً من ذلك، فإن النتيجة الأكثر ترجيحاً هي ذلك النوع من الشراكات بين القطاعين العام والخاص التي أصبحت شائعة بالفعل في الأنظمة المالية، كما هو الحال في تحليلات مخاطر الائتمان، واكتشاف الاحتيال، ومكافحة غسل الأموال، وإدارة المخاطر.

مثل هذه الشراكات لها سلبياتها. إن مشكلة الزراعة الأحادية المخاطرة بسبب هيكل سوق الذكاء الاصطناعي الاحتكاري ستكون مصدر قلق حقيقي. علاوة على ذلك، فإنها قد تمنع السلطات من جمع المعلومات حول عمليات صنع القرار. وتفضل شركات القطاع الخاص أيضًا الاحتفاظ بملكية التكنولوجيا وعدم الكشف عنها، حتى للسلطات. ومع ذلك، قد لا يكون هذا عيبًا كبيرًا كما يبدو. قد لا يحتاج تقييم المحركات التي تستخدم معايير الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى التكنولوجيا الأساسية، بل يحتاج فقط إلى كيفية استجابتها في حالات معينة، والتي يمكن تنفيذها بعد ذلك من خلال روابط AI-to-AI API.

التعامل مع التحديات

على الرغم من عدم وجود سبب تكنولوجي يمنع السلطات من إنشاء محركات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وتنفيذ روابط الذكاء الاصطناعي مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية، إلا أنها تواجه العديد من التحديات العملية في تنفيذ الخيارات المذكورة أعلاه.

الأول هو قضايا البيانات والسيادة. وتواجه السلطات بالفعل صعوبة في الوصول إلى البيانات، ويبدو أن الأمر يزداد سوءا لأن شركات التكنولوجيا تمتلك البيانات وعمليات القياس وتحميها باستخدام الملكية الفكرية. كما أن السلطات مترددة في تبادل البيانات السرية مع بعضها البعض.

أما المسألة الثانية التي تواجه السلطات فهي كيفية التعامل مع الذكاء الاصطناعي الذي يسبب مخاطر مفرطة. تتمثل الاستجابة السياسية المقترحة في تعليق مثل هذا الذكاء الاصطناعي، باستخدام “مفتاح الإيقاف” المشابه لتعليق التداول في حالات الأعطال المفاجئة. ونعتقد أن هذا قد لا يكون قابلاً للتطبيق كما تعتقد السلطات لأنه قد لا يكون من الواضح كيف سيعمل النظام إذا تم إيقاف تشغيل المحرك الرئيسي.

خاتمة

إذا كان استخدام الذكاء الاصطناعي في النظام المالي ينمو بسرعة، فمن المفترض أن يزيد من قوة وكفاءة تقديم الخدمات المالية بتكلفة أقل بكثير مما هو عليه الحال حاليا. ومع ذلك، فإنه يمكن أن يجلب أيضًا تهديدات جديدة للاستقرار المالي.

السلطات المالية تقف عند مفترق طرق. وإذا كانوا متحفظين للغاية في رد فعلهم على الذكاء الاصطناعي، فهناك احتمال كبير بأن يتم دمج الذكاء الاصطناعي في النظام الخاص دون إشراف كاف. وقد تكون النتيجة زيادة في حدة وتواتر وشدة الأزمات المالية.

ومع ذلك، فإن الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى استقرار النظام، مما يقلل من احتمال حدوث أزمات مالية مدمرة. ومن المرجح أن يحدث هذا إذا اتخذت السلطات موقفا استباقيا وانخرطت في الذكاء الاصطناعي: فيمكنها تطوير محركات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لتقييم النظام من خلال الاستفادة من الشراكات بين القطاعين العام والخاص، واستخدام روابط الاتصال بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي لقياس الذكاء الاصطناعي. سيسمح لهم ذلك بإجراء اختبارات التحمل ومحاكاة الاستجابات. أخيرًا، تشير سرعة أزمات الذكاء الاصطناعي إلى أهمية المرافق الدائمة المثارة.

ملاحظة المؤلفين: أي آراء واستنتاجات تم التعبير عنها هنا هي آراء المؤلفين ولا تمثل بالضرورة آراء بنك كندا.

المراجع المتوفرة في الأصل.