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尚福林:金融行业 AI 算法 「黑箱」、数据污染、模型缺陷等风险不容忽视

4 月 10 日,国民财富发展研究合作平台 「人工智能与金融未来」2025 春季峰会上,尚福林发表演讲。

  【旭才科技】「当前,我国人工智能发展的总体态势良好,算力、算法和数据是大模型应用的三大支撑要素。同时也要清醒看到,人工智能的算法 「黑箱」、数据污染、模型缺陷等潜在风险问题不容忽视。特别是在金融行业应用时,应关注人工智能带来的效率提升与风险加剧的双重效应。」 在 4 月 10 日举办的国民财富发展研究合作平台 「人工智能与金融未来」2025 春季峰会上,中国财富管理 50 人论坛理事长、原银监会主席、证监会原主席尚福林表示。

  具体来看,针对人工智能的算法 「黑箱」,尚福林认为,提高模型算法的透明性和可解释性是关键。尚福林坦言,深度学习模型目前还存在不可解释性,输出的结果难以解释和追溯,增加了监管的难度。训练数据中的偏差会导致算法输出的不公平或错误。人工智能工具是根据过去的数据进行训练的,可能无法准确反映现实和预测未来。




责任编辑:李箐 | 版面编辑:刘春辉

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