La inteligencia artificial provocará la próxima crisis financiera

Gary Gensler, presidente de la Comisión de Bolsa y Valores de EEUU, advierte que la IA estará en el centro de las futuras crisis económicas, y los reguladores no podrán adelantarse

La inteligencia artificial está transformando de forma vertiginosa nuestra sociedad, y las consecuencias de su implementación en nuestra economía son aún terreno desconocido. Sin embargo, algunas voces ya alertan de que el riesgo de enfrentarnos a un nuevo colapso financiero provocado por estos algoritmos de aprendizaje automático es real. Uno de ellos es el presidente de la Comisión de Bolsa y Valores de EEUU, Gary Gensler, que asegura que “la IA estará en el centro de las futuras crisis financieras y los reguladores no van a poder adelantarse”.

En una entrevista para el medio Bloomberg, Gensler, que es el regulador actual más importante y poderoso de EEUU, indica que el riesgo más evidente de la IA en los mercados financieros es que los algoritmos de caja negra —que funcionan bajo sistemas herméticos donde los usuarios no pueden ver el funcionamiento interno del algoritmo— se descontrolen y terminen vendiendo lo mismo al mismo tiempo, causando un colapso en el mercado

El presidente de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) ya lleva años advirtiendo que la IA puede ser realmente peligrosa si no se controla a tiempo. En un artículo publicado en 2020, mientras era profesor del MIT, Gensler avisó de los riesgos del deep learning, un sistema de aprendizaje automático y de inteligencia artificial, en la estabilidad financiera. El documento sostiene que los regímenes reguladores existentes aún no están preparados para hacer frente a este peligro.

Sistemas homogéneos

Uno de los peligros de la inteligencia artificial en los mercados financieros es la homogeneización, según el experto. Esto podría ocurrir como consecuencia del llamado “efecto aprendiz”, que se da cuando la gente cualificada para gestionar este tipo de sistemas proviene de las mismas escuelas, comparten antecedentes y establecen fuertes lazos de afinidad. «Simplemente, no hay tanta gente capacitada para construir y gestionar estos modelos y tienden a tener antecedentes bastante similares«, explica Gensler en el estudio.

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