دراسة: لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قراراتك المالية

مباشر- تشير دراسة أكاديمية جديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي، عند استخدامه في مجال التمويل الشخصي، يقدم نصائح قد تكون غير دقيقة أو متحيزة ديموجرافياً، كما أنها قد تتفاوت بشكل كبير اعتماداً على البرنامج المحدد الذي يستخدمه المستهلكون.

ورصدت الدراسة، التي تناولت سبع منصات للذكاء الاصطناعي التوليدي متاحة على نطاق واسع، تبايناً كبيراً، في كيفية استجابة هذه المنصات لاستفسارات تتعلق بمدخرات الطوارئ، وتوزيع الأصول، وعمليات السحب من محافظ التقاعد.

وشمل فحص الباحثين النسخ المجانية المتاحة من منصات 'تشات جي بي تي' و'كلاود' و'كوبايلوت' و'ديبسيك' و'جيميناي' و'ميتا إيه آي' و'بيربليكسيتي'.

وذكرت الدراسة، التي نُشرت الشهر الماضي في مجلة التخطيط المالي، وأعدها أساتذة في التمويل من جامعة جورجيا وجامعة روما 'تور فيرجاتا' في إيطاليا، أن الردود التي يولدها الذكاء الاصطناعي قد تبدو واثقة، لكنها تظل عرضة لأن تكون غير مكتملة أو مضللة أو غير صحيحة.

كما أشار الباحثون، سوارن تشاترجي، وبريندا كيود، وجياني نيكوليني، إلى أن المخرجات دون المستوى الأمثل أو المتحيزة تثير تساؤلات 'حول مدى اتساق وعدالة التوصيات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي.

تأتي هذه النتائج في وقت تتجه فيه شريحة كبيرة من الأمريكيين إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إدارة شؤونهم المالية.

وأفاد اثنان من كل ثلاثة أمريكيين (أي 66%) ممن استخدموا تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنهم استعانوا بها للحصول على مشورة مالية، وذلك وفقاً لاستطلاع أجرته شركتا 'إنتيوت' و'كريديت كارما' ونُشر في شهر سبتمبر. وترتفع هذه النسبة إلى 82% بين كل من مواليد 'الجيل زد' وجيل الألفية.

ويرى الخبراء أن الذكاء الاصطناعي يتميز عموماً بقدرته على تقديم لمحات عامة وشاملة حول المواضيع المالية؛ فعلى سبيل المثال، يمكنه توضيح أهمية تنويع الاستثمارات، أو بيان الأسباب التي قد تجعل صناديق المؤشرات المتداولة خياراً أفضل من صناديق الاستثمار المشترك في حالات معينة دون غيرها.

ومع ذلك، أشار الخبراء إلى وجود قيود تحد من دقة هذه التقنية، ما يعني أنه لا ينبغي للمستخدمين الوثوق بمخرجاتها بشكل أعمى.

أشار الخبراء، بادئ ذي بدء، إلى أن هذه البرامج قد تقدم إجابات خاطئة نتيجة لما يُعرف بـ 'هلوسة' الخوارزمية.

وفي هذا الصدد، صرّح أندرو لو -مدير مختبر الهندسة المالية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والباحث الرئيسي في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي التابع للمعهد، لقناة 'سي إن بي سي' في مقابلة أجريت في شهر مارس، قائلاً إنه الأمور التي تثير قلقي بشكل خاص بشأن النماذج اللغوية الكبيرة أنها، ومهما كان سؤالك، ستقدم دائماً إجابة تبدو واثقة وموثوقة، حتى وإن لم تكن كذلك في الواقع.

وأضاف لو أنه عندما يتعلق الأمر بإجراء حسابات دقيقة للغاية تخص وضعك الشخصي، فإن الأمر يتطلب منك توخي أقصى درجات الحذر.