هوش مصنوعی در بازارهای مالی: خطرات و راهکارهای ایمنی

هوش مصنوعی در بازارهای مالی: خطرات و راهکارهای ایمنی
جدول محتوا
اشتراک
پست های مرتبط

شناخت نقاط ضعف ساختاری در ترید کریپتو، پیش از پیش‌بینی حرکت قیمت، مزیت...

1 هفته قبل

زوج ارز USD/MYR در نزدیکی 4.2285 تثبیت شده است. انتظار می‌رود فدرال رزرو...

1 هفته قبل

شرکت Animoca Brands در پی عرضه اولیه سهام در آمریکا در سال ۲۰۲۵...

2 هفته قبل

معرفی KOPS؛ هوش مصنوعی مالی غیرمتمرکز DeFAI در Hyperliquid با عامل‌های خودمختار و...

2 هفته قبل
منتشر شده توسط: سجاد حیاتی
انتشار: اکتبر 26, 2025

نکات کلیدی

  • عوامل هوش مصنوعی خودران اکنون در بازارهای مالی زنده فعالیت می‌کنند و کارایی بی‌سابقه‌ای را در کنار ریسک‌های سیستمی قابل توجه و شکاف‌های احتمالی مسئولیت‌پذیری ارائه می‌دهند.
  • چارچوب‌های حاکمیتی فعلی هوش مصنوعی ناکارآمد هستند. نهادهای نظارتی در سراسر جهان درباره رفتارهای مبهم، خوشه‌بندی بازار و وابستگی‌های مشترک هشدار می‌دهند که می‌توانند سیستم‌های مالی را بی‌ثبات کنند.
  • ایمنی واقعی برای هوش مصنوعی در امور مالی نیازمند مهندسی قوی و نه صرفاً اعلامیه‌های سیاستی است. این شامل هویت قابل اثبات، ورودی‌های داده تأیید شده، مسیرهای حسابرسی تغییرناپذیر و محدودیت‌های اخلاقی کدگذاری شده است که پاسخگویی قابل محاسبه و انطباق قابل تأیید را تضمین می‌کند.
مرز بین خودمختاری و اتوماسیون به سرعت در بازارهای مالی در حال محو شدن است. عوامل هوش مصنوعی که قادر به اجرای معاملات، مذاکره بر سر کارمزدها، تجزیه و تحلیل اوراق بهادار و مدیریت پرتفوهای شرکتی هستند، دیگر محدود به محیط‌های آزمایشی نیستند؛ آن‌ها مستقیماً با وجوه مشتریان در تعامل هستند. در حالی که این نویدبخش عصری جدید از کارایی است، همزمان طیف جدیدی از خطرات را نیز معرفی می‌کند. اتکای دیرینه صنعت به سلب مسئولیت‌ها برای جداسازی قصد و مسئولیت یک تصور غلط است. به محض اینکه نرم‌ا فزار قابلیت جابجایی وجوه یا انتشار قیمت‌ها را پیدا کند، بار اثبات تغییر می‌کند. در نتیجه، تأیید ورودی، محدودیت‌های عملیاتی و مسیرهای حسابرسی ضد دستکاری به اجزای ضروری و غیرقابل مذاکره تبدیل می‌شوند. بدون این الزامات اساسی، یک حلقه بازخورد که توسط یک عامل خودران آغاز می‌شود، می‌تواند به سرعت به یک رویداد بی‌ثبات‌کننده تبدیل شود که نهادهای نظارتی را نگران می‌کند. بانک‌های مرکزی و تعیین‌کنندگان استانداردهای بازار به طور جهانی هشدار می‌دهند: مکانیسم‌های نظارت فعلی هوش مصنوعی برای عوامل خودران امروزی طراحی نشده‌اند.

ضرورت ایمنی قابل اثبات در معاملات خودکار

پیشرفت هوش مصنوعی، خطرات را در چندین بردار آسیب‌پذیری تشدید می‌کند. با این حال، اگر یک استاندارد اخلاقی واحد اتخاذ شود، راه‌حل ساده‌ای وجود دارد: معاملات خودکار فقط زمانی مجاز است که از نظر طراحی ایمن قابل اثبات باشد.

درک خطرات حلقه بازخورد

ساختارهای بازار به طور ذاتی سرعت و همگنی را تشویق می‌کنند. عوامل هوش مصنوعی این دو تمایل را به طور قابل توجهی تقویت می‌کنند. اگر شرکت‌های متعددی عوامل هوش مصنوعی را که بر روی داده‌های مشابه آموزش دیده‌اند و به سیگنال‌های یکسان پاسخ می‌دهند، مستقر کنند، کاهش ریسک هم‌دوره‌ای و معاملات همبسته می‌تواند به هنجار تبدیل شود و بر حرکات بازار حاکم شود. هیئت ثبات مالی (FSB) تاکنون خوشه‌بندی، تصمیم‌گیری مبهم و اتکا به مدل‌های شخص ثالث را به عنوان خطرات قابل توجهی برجسته کرده است که قادر به بی‌ثبات کردن بازارها هستند. FSB تأکید کرده است که ناظران بازار باید فعالانه این سیستم‌ها را رصد کنند، نه اینکه صرفاً مشاهده‌گر باشند، تا اطمینان حاصل شود که شکاف‌های حیاتی ایجاد نشده و منجر به عواقب غیرمنتظره نمی‌شوند. به طور مشابه، گزارش آوریل بانک انگلستان بر خطرات مرتبط با پذیرش گسترده هوش مصنوعی فاقد سازوکارهای حفاظتی مناسب، به ویژه در دوره‌های تنش بازار، تأکید کرد. اجماع بر نیاز به مهندسی پیشرفته در مدل‌های هوش مصنوعی، ورودی‌های داده آن‌ها و مسیریابی اجرا، برای جلوگیری از باز شدن متوالی موقعیت‌ها، اشاره دارد. محیط‌های معاملاتی زنده که توسط تعداد زیادی از عوامل فعال هوش مصنوعی اشغال شده‌اند، نمی‌توانند به طور مؤثر توسط دستورالعمل‌های اخلاقی عمومی اداره شوند؛ پایبندی باید از طریق کنترل‌های زمان اجرا که مستقیماً در سیستم ساخته شده‌اند، اجرا شود. جزئیات اینکه چه کسی، چه چیزی، کدام و چه زمانی باید کدگذاری شود تا از نظارت جلوگیری کرده و استانداردهای اخلاقی را رعایت کند. سازمان بین‌المللی کمیسیون‌های اوراق بهادار (IOSCO) نیز در مشاوره مارس خود نگرانی‌هایی را ابراز کرد، نقص‌های حاکمیتی را تشریح کرد و از کنترل‌های قابل حسابرسی سرتاسری حمایت نمود. بدون درک روشن از تمرکز فروشنده، رفتارهای آزمایش نشده تحت فشار و محدودیت‌های توضیح‌پذیری، خطرات در حال افزایش هستند. منشأ داده‌ها به اندازه سیاست مهم است. عوامل باید منحصراً داده‌های بازار و اخبار امضا شده را دریافت کنند. هر تصمیم باید به یک سیاست نسخه‌گذاری شده مرتبط باشد و رکورد امن و درون زنجیره‌ای از آن تصمیم باید حفظ شود. در این چشم‌انداز در حال تحول، پاسخگویی امری حیاتی است و باید قابل محاسبه باشد تا انتساب واضحی برای اقدامات عامل هوش مصنوعی تضمین شود.

پیاده‌سازی اخلاق در عمل هوش مصنوعی

«ایمن قابل اثبات توسط طراحی» در عمل چگونه به نظر می‌رسد؟ این با هویت تعریف شده آغاز می‌شود، جایی که هر عامل هوش مصنوعی تحت یک حساب کاربری شناخته شده و قابل تأیید با محدودیت‌های روشن مبتنی بر نقش که قابلیت‌های دسترسی، اصلاح و اجرای آن را تعیین می‌کند، فعالیت می‌کند. مجوزها مفروض نیستند، بلکه به صراحت اعطا و به طور مداوم نظارت می‌شوند. هر تغییری در این مرزها مستلزم تأیید چند طرفه است که مسیری رمزنگاری شده قابل تأیید را باقی می‌گذارد. لایه ضروری بعدی، پذیرش ورودی است که تضمین می‌کند فقط داده‌های امضا شده، ابزارهای لیست سفید شده و تحقیقات احراز هویت شده وارد فرآیند تصمیم‌گیری سیستم می‌شوند. هر مجموعه داده، دستور یا وابستگی باید قابل ردیابی به یک منبع شناخته شده و تأیید شده باشد. این رویکرد به طور قابل توجهی خطرات ناشی از اطلاعات نادرست، مسمومیت مدل و تزریق دستور را کاهش می‌دهد. هنگامی که یکپارچگی ورودی در سطح پروتکل اعمال می‌شود، کل سیستم به طور خودکار اعتماد را به ارث می‌برد و ایمنی را به نتیجه‌ای قابل پیش‌بینی تبدیل می‌کند تا صرفاً یک آرزو. پس از این، مهر و موم کردن تصمیمات است. هر اقدام یا خروجی باید دارای مُهر زمان، امضای دیجیتال و نسخه‌گذاری باشد و آن را به ورودی‌های زیربنایی، سیاست‌ها، پیکربندی‌های مدل و سازوکارهای حفاظتی آن پیوند دهد. نتیجه، یک زنجیره شواهد جامع و تغییرناپذیر است که قابل حسابرسی، قابل پخش مجدد و پاسخگو است و تجزیه و تحلیل‌های پس از واقعیت را از حدس و گمان به تحقیقات ساختاریافته تبدیل می‌کند. اینگونه است که اخلاق به بخشی جدایی‌ناپذیر از مهندسی تبدیل می‌شود، جایی که اثبات انطباق در خود سیستم وجود دارد. هر ورودی و خروجی باید با یک رسید قابل تأیید همراه باشد که جزئیات آنچه عامل هوش مصنوعی بر آن تکیه کرده و دلایل پشت نتایج آن را شرح می‌دهد. شرکت‌هایی که این کنترل‌ها را زودتر ادغام می‌کنند، در بررسی‌های تدارکات، ریسک و انطباق روان‌تر عمل خواهند کرد و اعتماد مصرف‌کننده را به تدریج جلب می‌کنند. قانون اساسی ساده است: عوامل هوش مصنوعی ایجاد کنید که هویت خود را اثبات کنند، هر ورودی را تأیید کنند، هر تصمیمی را به طور تغییرناپذیر ثبت کنند و عملیات را به طور قابل اعتماد در صورت فرمان متوقف کنند. هر چیز دیگری کمتر از استانداردهای مورد نیاز برای مشارکت مسئولانه در جامعه دیجیتال امروزی و اقتصاد خودران آینده، که در آن اثبات قابل تأیید بر اعتماد به عنوان مبنای مشروعیت برتری خواهد یافت، کوتاهی می‌کند.

جمع‌بندی

فعالیت عوامل هوش مصنوعی در بازارهای مالی، کارایی جدیدی را به ارمغان آورده اما ریسک‌های سیستمی قابل توجهی را نیز ایجاد کرده است. چارچوب‌های نظارتی فعلی کافی نیستند و نیاز به راه‌حل‌های مهندسی قوی مانند هویت قابل اثبات، ورودی‌های تأیید شده و مسیرهای حسابرسی تغییرناپذیر برای تضمین ایمنی و پاسخگویی در معاملات خودکار احساس می‌شود.
بیشتر با این موضوع
0 0 رای ها
امتیازدهی به مقاله
اشتراک در
اطلاع از
0 دیدگاه ها
قدیمی‌ترین
تازه‌ترین بیشترین رأی
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
جدول محتوا
پست های بیشتر