Berichten zufolge hat der Vorsitzende der US-Börsenaufsichtsbehörde Securities and Exchange Commission, Gary Gensler, dies getan angegeben dass ohne irgendeine Form von Intervention eine Finanzkrise, die auf den weit verbreiteten Einsatz künstlicher Intelligenz zurückzuführen ist, „nahezu unvermeidbar“ ist.
Die Kommentare des Vorsitzenden kamen während eines Interviews mit der Financial Times, in dem Gensler dem Artikel zufolge sagte, die Krise könne innerhalb eines Jahrzehnts eintreten.
Die Bedenken des Lehrstuhls drehen sich offenbar um die Zentralisierung von KI-Modellen und Cloud-Service-Anbietern.
Laut Interview:
„Ich glaube schon, dass wir in Zukunft eine Finanzkrise haben werden […] Wenn sich alle auf ein Basismodell verlassen und das Basismodell nicht beim Broker-Händler sitzt, sondern bei einem der großen Technologieunternehmen. Und wie viele Cloud-Anbieter haben wir hierzulande?“
Neben der Kryptowährungsregulierung ist künstliche Intelligenz zu einer der größten regulatorischen Herausforderungen der SEC geworden. Laut Financial Times ist Gensler besorgt über eine übermäßige Abhängigkeit von ähnlichen Modellen (z. B. ChatGPT), die zu Herdenverhalten an der Wall Street und auf den gesamten US-Finanzmärkten führt.
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Genslers Haltung ist nichts Neues. Im Jahr 2020, Gensler Co-Autor eine Forschungsarbeit mit dem Titel „Deep Learning and Financial Stability“, in der er zusammen mit Lily Bailey, die damals Forschungsassistentin am MIT war, jetzt aber als Assistentin des Stabschefs bei der SEC arbeitet, einen ähnlichen Standpunkt vertrat, nach zu ihrer LinkedIn-Seite.
Laut dem Papier aus dem Jahr 2020 kann der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenzsysteme im Finanzsystem „zu einer Fragilität des Finanzsystems und gesamtwirtschaftlichen Risiken führen“.
Das Papier fährt mit einer impliziten Forderung nach staatlicher Regulierung fort: „Bestehende Regulierungssysteme für den Finanzsektor, die in einer früheren Ära der Datenanalysetechnologie errichtet wurden, werden wahrscheinlich nicht in der Lage sein, die systemischen Risiken zu bewältigen, die durch die breite Einführung von Deep Learning im Finanzwesen entstehen.“