Sztuczna inteligencja staje się nieodłącznym elementem codziennego życia milionów ludzi na całym świecie. Coraz częściej użytkownicy sięgają po zaawansowane modele językowe nie tylko w celu generowania tekstu czy kodowania, ale również po to, by szukać wskazówek dotyczących zarządzania własnym budżetem. Najnowsze badania zaprezentowane przez instytut Gallup we współpracy z firmą doradztwa finansowego Edward Jones rzucają nowe światło na ten szybko rozwijający się trend w Stanach Zjednoczonych.
Z opublikowanych danych wynika, że w ciągu ostatniego roku około jeden na pięciu Amerykanów szukających porad finansowych skorzystał z pomocy sztucznej inteligencji. Choć odsetek ten pokazuje rosnącą popularność nowoczesnych algorytmów, to kwestia zaufania społecznego do porad generowanych przez algorytmy przedstawia się znacznie mniej optymistycznie.
Ogółem zaledwie trzech na dziesięciu dorosłych obywateli deklaruje wysokie lub umiarkowane zaufanie do kompetencji sztucznej inteligencji w zakresie pomnażania i ochrony kapitału. Zaledwie znikomy ułamek, wynoszący zaledwie trzy procent badanych, darzy te technologiczne narzędzia pełnym zaufaniem. Badanie przeprowadzone na próbie ponad 5000 dorosłych respondentów wykazuje wyraźny rozdzwięk pomiędzy źródłami informacji, które cieszą się największym autorytetem, a tymi, po które ludzie sięgają w codziennej praktyce. Zdecydowana większość obywateli USA, bo aż 80%, darzy zaufaniem profesjonalnych doradców finansowych, jednak w rzeczywistości jedynie około jedna trzecia osób poszukujących wsparcia udała się na konsultację do żywego specjalisty. Zamiast tego dominuje samodzielne przeszukiwanie zasobów sieciowych, na które wskazało aż siedemdziesiąt trzy procent respondentów.
Generacje przy stole negocjacyjnym i bariery cenowe
Różnice w podejściu do nowoczesnych technologii finansowych stają się szczególnie widoczne, gdy przeanalizuje się pokoleniową strukturę respondentów. Młodsze generacje, w tym przedstawiciele Pokolenia Z oraz milenialsi, są znacznie bardziej skłonni do eksperymentowania z narzędziami sztucznej inteligencji niż starsze roczniki. Około jedna czwarta młodych dorosłych szukających wsparcia w zakresie zarządzania pieniędzmi zwróciła się do modeli językowych, podczas gdy w przypadku Generacji X wskaźnik ten wyniósł 16%, a wśród przedstawicieli pokolenia baby boomers zaledwie 7%. Odwrotną zależność można zaobserwować w przypadku tradycyjnego doradztwa finansowego. Podczas gdy tylko 14% przedstawicieli Pokolenia Z oraz 21 procent milenialsów skorzystało z usług certyfikowanego doradcy, w przypadku najstarszych respondentów wskaźnik ten sięgnął blisko 55 procent.
Jedną z głównych barier powstrzymujących młodszych inwestorów przed korzystaniem z tradycyjnych usług doradczych są wysokie koszty. Wynajęcie certyfikowanego eksperta wiąże się ze znacznym zobowiązaniem finansowym, podczas gdy zadawanie pytań sztucznej inteligencji lub szukanie informacji na własną rękę generuje minimalne opłaty.
Warto zauważyć, że decyzje finansowe podejmowane przez młodych ludzi dotykają coraz częściej nie tylko tradycyjnych aktywów, ale także rynku cyfrowych walut, takich jak Bitcoin czy Ethereum. Osoby stawiające pierwsze kroki w inwestowaniu pytają chatboty o podstawowe pojęcia, takie jak różnice między funduszami powierniczymi a funduszami indeksowymi, a także o mechanizmy rynkowe rządzące aktywami cyfrowymi. Badacze z MIT Sloan School of Management podkreślają, że sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się jako narzędzie edukacyjne do wyjaśniania skomplikowanych terminów, jednak nie powinna zastępować samodzielnego weryfikowania faktów w wiarygodnych źródłach.
Odpowiedzialność prawna oraz ograniczenia technologiczne
Mimo dynamicznego rozwoju algorytmów i ich zdolności do szybkiej analizy ogromnych zbiorów danych, eksperci branżowi przestrzegają przed ślepym powierzaniem swoich oszczędności modelom matematycznym. Podstawową różnicą pomiędzy żywym ekspertem a programem komputerowym jest prawna odpowiedzialność powiernicza. Certyfikowani doradcy finansowi są prawnie zobowiązani do działania w najlepszym interesie swojego klienta oraz do dostosowywania porad do jego indywidualnej sytuacji życiowej i tolerancji ryzyka. Sztuczna inteligencja nie posiada statusu powiernika, nie ponosi odpowiedzialności prawnej za ewentualne straty inwestycyjne i nie potrafi w pełni zrozumieć unikalnych uwarunkowań danego użytkownika. Odpowiedź wygenerowana przez model zależy w głównej mierze od sposobu sformułowania zapytania przez konsumenta, co tworzy ryzyko otrzymania błędnych lub stronniczych informacji. Dodatkowo w przestrzeni cyfrowej pojawia się problem tak zwanych halucynacji algorytmicznych, gdzie modele podają nieprawdziwe dane w sposób brzmiący wyjątkowo przekonująco. Z tego powodu specjaliści zalecają stosowanie podejścia hybrydowego, w którym sztuczna inteligencja służy wyłącznie jako wstępny punkt wyjścia do nauki i poszerzania wiedzy, a ostateczne decyzje inwestycyjne są konsultowane ze sprawdzonymi materiałami źródłowymi lub licencjonowanymi doradcami. Całościowy obraz rynku wskazuje, że technologia może znacząco obniżyć próg wejścia do edukacji finansowej, ale budowa trwałego zaufania i zapewnienie bezpieczeństwa kapitałowego wciąż pozostają domeną ludzkiej wiedzy i doświadczenia.
Przeczytaj o tym, dlaczego projekt EIP-8363 jest tak ważny dla dalszego rozwoju ETH:
Chcieli naprawić Ethereum, a stworzyli gigantyczne zagrożenie. Krach zaufania do sieci jest blisko
oraz o tym, co najprawdopodobniej czeka nas w najbliższym czasie na rynku krypto:
Nadchodzi potężny szok podażowy na Bitcoinie. Wieloryby i fundusze ETF czyszczą rynek