打造金融可信AI,如何应对这些挑战？

ChatGPT与生活 1年前 (2023) lida

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文章主题：ChatGPT, 数据安全, 知识产权保护, 可信AI

可信AI引发全球关注

🎉 ChatGPT的火爆无疑揭示了AI融入日常生活的可能性，但潜在风险不容小觑！随着用户量激增至亿级别，数据安全、知识产权保护和虚假信息传播等挑战随之而来。🚀 在人工智能飞速演进的当下，确保其对人类的“可信赖”至关重要，这是我们必须面对并解决的紧迫议题。🛡️ 让我们携手，为AI的安全稳健发展铺路！🌟

在全球AI领域，其可信度已引发全球关注🔥。G20峰会上明确提出，要”加强AI研发的资金投入，以推动可信赖的人工智能(TAI)革新”,开启了一条通往值得信赖的道路🌈。美国政府的行政命令《信任AI在政府》更是表明了对这一议题的决心，引导联邦机构明智使用AI，提升公众对政府AI的信任度。\n欧盟的《AI白皮书》则构建了一个”可信AI生态体系”，旨在通过强化监管，确保AI技术的稳健发展。可见，随着AI商业化的推进，其可信性问题已成为业界的核心议题。\n无论是国际政策的引导，还是各国法规的制定，都反映出对AI信任度提升的紧迫性和必要性。让我们共同期待一个更透明、可信赖的人工智能未来，让科技更好地服务于人类社会。🌍

金融业可信AI的特征

🌟金融业AI信赖之光：深度探索与伦理承诺🌟金融业的智能革命，经过科技与实践的双重磨砺，已在公平性、隐私守护、安全防线、透明度与责任可追溯等核心领域达成业界共识。以人性化为本，金融业AI正践行科技伦理的精髓，从细微之处提升金融机构运营效率，增强金融消费者的信任感。诚然，科技伦理是宏观的航标，而人工智能在金融业的应用则如砥柱之石，深入肌理，确保每个环节都滴水不漏。它以严谨的态度管理研发，优化运营，旨在打造一个可信赖的AI生态系统。尽管各机构或个人对关键特征可能有所侧重，但整体趋势显示，行业正全力以赴，通过理论研究和技术创新，解决金融业AI的可信度挑战。🚀在这个信任为先的时代，金融业人工智能的每一步前行都在为构建一个更公正、透明且安全的金融未来奠定基石。让我们共同期待这一领域的发展，见证科技与伦理如何在金融业编织出更加智能且可信赖的未来画卷。📚💻

AI可信问题带来金融风险

🌟金融巨变！AI引领潮流，深度渗透每一角落🔍

🌟公平性是业务决策的灵魂，但AI决策中的偏见问题不容忽视。💡训练数据的影响不可小觑，若其中隐含歧视，算法会忠实复制并强化这种不公，进而塑造出有倾向性的决策。📈比如金融领域的智能推荐，可能让某些群体在触达金融服务的道路上遭遇不公平。🌈为了消除这种隐形壁垒，我们需要确保AI决策基于全面、无偏的数据，以实现真正的平等机会，让每个声音都能被听见。🌐

🎉警惕！👀 数据安全风险：隐私泄露的隐形威胁🔍 在当今的金融世界里，每笔交易都可能成为个人信息的大门钥匙🔑，从风控建模到生物识别的身份验证，无一不依赖于这些敏感数据。然而，这同时也带来了潜在的风险——一旦信息落入不当之手，隐私就可能遭受前所未有的滥用和泄露，引发公众对金融安全的深度忧虑。\📈 信息安全并非小事，金融机构有责任确保个人信息的安全处理，防止数据滥用成为侵犯个人隐私的新形式。我们需要更强大的法规来规范行业行为，并提高大众的数据保护意识，共同构建一个安全、透明的数字金融环境🛡️。记住，你的每一次在线行动都是对隐私的一次考验！💪

算法模型安全性低导致业务风险。以深度学习为代表的人工智能技术存在脆弱和易受攻击的缺点，使得依靠人工智能支撑的金融业务难以得到足够的信任。例如已在金融领域大量使用的人脸识别系统，受到众多利用3D面具和合成照片等手段实施的欺骗攻击，且部分攻击可突破系统防御，给金融业务安全带来了巨大隐患。

黑箱特性导致业务的不透明。人工智能采用的深度神经网络具有高度复杂性和不确定性，很多情况下对人类来说是一个黑箱，人类无法直观地了解人工智能的决策过程。这种特性导致科技的不透明性增加，考虑金融业务较高的安全合规要求，我们对于人工智能与金融业的深度融合产生了疑虑。

责任主体难以界定。人工智能的决策受多种因素影响，若利用人工智能系统做出的金融决策和判断出现侵权、违法行为，从现行法律上看，难以将人工智能作为责任主体。人工智能的行为到底是由所有方还是研发方担责，责任主体难以界定。

因此，为降低金融风险，须进行人工智能的可信治理，通过建立可信赖人工智能，打造消费者满意和信任的金融服务。

马上消费如何打造可信AI

马上消费致力于将可信人工智能理念贯穿人工智能系统全生命周期，在设计、研发、应用人工智能系统的过程中，将可信的理念根植于关键环节。我们针对上述人工智能可信问题带来的金融风险，综合利用技术手段、管理方法保障系统可信。

公平性方面，马上消费重点关注人工智能训练数据集，构建完整异构数据，将数据歧视和偏见最小化。并研究公平决策量化算法对数据集进行评估，减轻决策偏差和潜在歧视。

隐私泄露防范方面，通过建立数据治理体系来避免数据的滥用，并使用隐私计算技术训练人工智能模型。马上消费已建立多方安全计算平台，可在用户数据不出库的条件下进行人工智能模型的训练，保障隐私数据安全。

为保障算法模型的安全性，马上消费着力提升人工智能模型防御对抗攻击与中毒攻击的能力。对抗攻击是通过针对性设计特定的输入样本使得人工智能系统决策出错，中毒攻击则是通过向训练数据中注入特定数据使得训练得到的模型推理判断出现失真。为防御这些攻击，马上消费研究采用异常数据检测方法来检出并清除训练数据中的恶意数据，减轻中毒攻击带来的干扰，并通过建立对抗样本进行针对性训练来抵抗对抗攻击。

为保障人工智能系统透明性，重点研究人工智能的复现能力。目前业界已有一些研究方向，如通过建立可视化机制尝试评估和解释模型的中间状态，或通过影响函数分析训练数据对于人工智能模型的影响。马上消费探索建立可解释模型，模型通过对复杂的黑盒模型进行局部近似来研究黑盒模型的可解释性。

另外，马上消费致力于树立可信的企业价值理念。发展可信人工智能不仅是建设可信的人工智能系统，更要把可信理念融入金融机构的血脉，树立以消费者为中心的价值观，为客户提供可靠、透明、包容的科技服务。我们在鼓励创新和实践可信人工智能的同时，落实可信人工智能管理制度，明确责任部门和人员、工作方法和流程，打造更加可信的金融机构。

可信人工智能已经加速在金融行业的落地。虽然可信人工智能的特征包括了很多方面，但随着相关理论研究与技术创新的不断深入，可信理念将更深层次地与科技结合，确保金融业健康发展。