ゴールドマン・サックスの会長兼CEOは、AI規制は技術に合わせてカスタマイズされるべきであり、銀行からコピーされるべきではないと主張しています。
彼は、AIが変革の可能性を示す例として、Mayo ClinicのAIモデルが膵臓がんを早期に検出することを挙げています。
AIの利益に対する楽観主義は正当ですが、彼は unchecked progress と heavy restrictions という誤った二元論を警告しています。
彼は3つの責任層を概説しています：政府がルールを設定し、開発者が安全なモデルを構築し、企業がAIを展開する—これは議論最少だが最も重要な層です。
銀行規制をAI監視に適用することは間違ったアプローチです。代わりに、展開者はaccountability、counterparty risk management、stress testing、risk escalation encouragementなどの原則を採用する必要があります。
すべての企業は今やAI企業であり、operational risk managementが不可欠です。AIシステムは独立してレビュー、監視、stress-testingされるべきです。
目標は、AIを責任を持って進めることで、そのペースと複雑さに合わせたカスタマイズされた監視を実現することです。
出典: Financial Times Companies · 要約：HeadlinesBriefing