ביום האחרון ה-14, שבוע החדשנות של ריו, האירוע הגלובלי הגדול ביותר בטכנולוגיה וחדשנות, היה מאוכלס על ידי יותר מ-185 אלף אנשים ונעשה בו שימוש כדי לדון באחד הנושאים עם ההד הגדול ביותר ברגע זה: אינטליגנציה מלאכותית (IA) בפינטק. האינטראקציה של מומחים ידועים אפשרה את הפירוק של מושגים פופולריים, מלבד הדגשת החשיבות של שקיפות באלגוריתמים ואיכות הנתונים.
מיתוס 1: נתונים לא משקרים
אחד המיתוסים הנפוצים ביותר על הבינה המלאכותית הוא ש"נתונים לא משקרים". אם כי הנתונים הם בסיסיים לאימון אלגוריתמים ולקבלת החלטות המבוססות על מידע, חשוב להבין שאיכות הנתונים וההקשר שבו הם נאספים משחקים תפקיד מרכזי. המציאות היא שהם יכולים לשקף הטיות קיימות בחברה, מְשַׁחֲזִים דְּעוֹת וְאִי-שָׁיוּת. אם לא תהיה הקפדה קפדנית בבחירה ובטיפול בנתונים, הבינה המלאכותית יכולה להנציח ואפילו להחמיר את ההטיות הללו, מוביל להחלטות מפלות ולא הוגנות
לפי הפינטקס, שמתמודדות עם מידע פיננסי רגיש, השאלה של איכות והוגנות הנתונים היא קריטית עוד יותר. האמון של הלקוחות הוא נכס יקר ערך, וכל סימן של עוול או אפליה יכול לערער את האמינות של החברה. לכן, חשוב ליישם פרקטיקות של ממשלת נתונים שמעודדות שקיפות, החוסר משוא פנים והפרטיות, מבטיחים שהבינה המלאכותית תשמש להעצים ולהגן על הצרכנים, במקום לפגוע בהם
מיתוס 2: IA לומדת כמו אדם
מיתוס נוסף נפוץ על הבינה המלאכותית הוא שהיא לומדת ומקבלת החלטות באותו אופן כמו אדם. אם כי הכלי הזה יכול לדמות היבטים מסוימים של חשיבה אנושית, חשוב להבין שהיא פועלת על בסיס דפוסים סטטיסטיים וסיכויים, בלי היכולת להבין את ההקשר או להפעיל שיפוט אתי. אלגוריתמים של בינה מלאכותית מאומנים לזהות מתודולוגיות בנתונים ולייעל מדד מסוים, כיצד הדיוק של תחזית או היעילות של מערכת אוטומטית
בהקשר לפינטק, ההבחנה הזו היא קריטית כדי להבטיח שהטכנולוגיה תשתמש בצורה אתית ואחראית. אם כי אוטומציה של תהליכים וניתוח נתונים בקנה מידה גדול עשויים להביא יתרונות משמעותיים, חשוב לשמור על פיקוח אנושי בתחומים קריטיים, כיצד קבלת החלטות פיננסיות מורכבות או מתן שירות לקוחות במצבים עדינים. בנוסף לכך, החברות צריכות לאמץ גישות שקופות כדי להסביר את ההחלטות של הבינה המלאכותית, מספקת למשתמשים תובנות על תהליך החשיבה ומקור ההמלצות
הדרך לחדשנות אחראית
כשהבינה המלאכותית ממשיכה לשנות את הנוף של הפינטק, חשוב שהחברות יאמצו גישה של חדשנות אחראית, מעדיפים את האתיקה, שקיפות והוגנות. יש כמה הנחיות שיכולות להנחות את התהליך הזה
1. ממשלת נתונים: לקבוע מדיניות ונהלים כדי להבטיח את האיכות, החוסר משוא פנים והפרטיות של הנתונים, כולל זיהוי והפחתת הטיות אלגוריתמיות
2. הסברתיות של הבינה המלאכותית: לפתח מערכות שיכולות להסביר בצורה ברורה ונגישה את ההחלטות והתחזיות של הבינה המלאכותית, מאפשר למשתמשים להבין את ההיגיון מאחורי ההמלצות
3. פיקוח אנושי: לשלב את המומחיות האנושית בתהליכים קריטיים, כיצד סקירת החלטות מורכבות, ניהול סיכונים ושירות לקוחות, מבטיחים אחריות ואמפתיה
4. מעורבות בעלי העניין: לערב לקוחות, מְסַדְּרִים, מומחים באתיקה ובעלי עניין אחרים בפיתוח והערכה של פתרונות בינה מלאכותית, שילוב של פרספקטיבות ודאגות שונות
5. חינוך ומודעות: לקדם את האוריינות הדיגיטלית והבנת הבינה המלאכותית בקרב העובדים, הלקוחות והחברה בכלל, מכשירים את האנשים לשאול שאלות ביקורתיות ולקבל החלטות מושכלות
הבינה המלאכותית יש לה את הפוטנציאל להניע את החדשנות, היעילות וההכלה במגזר הפיננסי, אבל השימוש בו צריך להיות מנוגד לאחריות. בחשיפת מיתוסים והכרת המגבלות של המשאב, פינטק יכולות לקבוע סטנדרט חדש של מצוינות, בונים פתרונות שמעוררים אמון, מקדמים את השוויון ומחנכים את הצרכנים.
בינה מלאכותית בפינטק: חשיפת מיתוסים ואימוץ חדשנות אחראית
