美证监会主席：需警惕对AI和数据聚合平台的依赖性和互联性风险
编者按：本文发表于美国证券交易委员会网站，是其主席Gary Gensler在《金融稳定监管委员会：2023年度报告》上的讲话。
如下为演讲全文：
我感谢工作人员在金融稳定监督委员会年度报告上的合作，我很高兴对这份报告的支持。
去年12月，我们开会时谈到了全球经济和金融市场的不确定时期——从乌克兰战争到各国央行收紧货币政策的立场。
不幸的是，一年后，世界正在经历另一场大战。随着利率上升，我们经历了地区性银行倒闭，导致在座的各机构进行了非同寻常的干预，以防止蔓延到更广泛的经济。此外，正如本委员会和年度报告所讨论的那样，目前对冲基金与银行和经纪自营商之间的关系促进了显著的杠杆效应。
这些活动再次凸显了我们共同努力促进金融稳定的重要性。
在美国证券交易委员会（SEC），我们与你们中的许多人合作今年敲定了多项与金融弹性相关的规则。我们最终确定了提高货币市场基金弹性的规则，将结算周期缩短至一天，并要求私募基金顾问在PF表格上报告某些重大事件。昨天，我们敲定了有关26万亿美元美国国债市场的中央清算规则。
我们还与你们中的许多人合作，在金融弹性方面开展了重要的持续工作。我们将继续就开放式基金流动性管理提案开展工作，包括与银行监管机构合作制定集体投资基金的潜在类似规则。 我们正在与商品期货交易委员会合作，更新私募基金顾问在PF表格上的定期文件。我们将继续考虑对经纪自营商、交易平台和投资顾问网络安全的拟议规则提出意见。
不过，我想就人工智能和金融稳定说几句话。
首先，我相信人工智能是我们这个时代最具变革性的技术，与互联网和汽车的大规模生产相提并论。
人工智能的预测性数据分析和模式识别，特别是在大规模完成时，可以在整个经济中创造巨大的效率。
在金融领域，更大的金融包容性和增强的用户体验具有潜在的好处。人工智能已经被用于呼叫中心、开户、合规计划、索赔处理、交易算法、情绪分析等。这也推动了机器人顾问和经纪应用程序之间的快速变化。
人工智能也带来了挑战。
在微观层面上，正如FSOC年度报告所详述的那样，在可解释性、偏见和准确性方面存在挑战。人工智能也可能被不良行为者用来欺骗市场上的人。
在宏观层面，有些事情超出了讨论的范围。
一个或少数人工智能平台或数据聚合器占据主导地位的可能性引发了金融稳定方面的问题。
鉴于人工智能依赖于对数据和计算能力的永不满足的需求，因此可能会有规模经济和数据网络效应起作用。我们已经看到公司，无论是既有公司还是初创公司，都依赖于基础 AI 模型，并在其上构建应用程序。
人工智能可能会加剧金融脆弱性，因为它可能会促进做出类似决策的个体参与者之间的羊群效应，因为他们从基础模型或数据聚合平台获得相同的信号。它还可能加剧全球金融体系固有的网络互联性。
因此，人工智能可能在未来金融危机的事后报告中发挥核心作用。
虽然当前的模型风险管理指南需要更新，但这还不够。我们需要对风险管理工具进行建模，在降低整体风险的同时，主要解决企业层面的风险，即所谓的微观审慎风险。
此外，当局通常对特定实体或活动进行监管。然而，人工智能未来可能对金融稳定构成许多宏观挑战，将需要对全系统或宏观审慎政策的干预进行新的思考。
特别是，我认为我们都需要考虑整个金融系统中的这些实体或活动与人工智能模型或数据聚合平台的依赖性和相互关联性。
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