借助人工智慧力量遏制人工智慧金融犯罪
談談到人工智慧 (AI) 領域，我們首先需要理解它的範疇。它起源於一些簡單技術——機器人技術，以及後來的機器學習（本質上是訓練電腦按照特定序列操作或根據演算法識別模式）。下一階段則是深度學習與大型類神經網路。如今，我們已經逐步邁入科幻小說般的境界。電腦系統被設計來模擬大腦神經元，不僅能夠解讀語音和文字，還能分析內容。現在，這項技術開始有趣了起來。 近期，比爾·蓋茨與 OpenAI 執行長 Sam Altman 對談時表示，「我從未想過 ChatGPT 會這麼出色，它令我驚嘆，而我們還未真正深入理解其編碼方式。」Altman 對此表示贊同。1 我認為，我們不必擔心仿生機器人統治世界，至少目前不會出現這種情況。但是，犯罪分子可能利用這些新工具實施哪些犯罪行為？作為法規遵循專業人士，我們又該如何保護客戶和機構免受新型複雜犯罪計謀的侵害？這些問題仍待解答，令人憂慮。如果犯罪分子出於惡意而使用這類可能令人驚嘆的新武器，金融犯罪法規遵循領域前線的專業人士需要借助哪些工具加以應對？讓我們直接從源頭尋找答案。 還有誰比 ChatGPT 更適合討論這些風險呢？或者，我應該問「有什麼」而不是「有誰」？思考目前和我們交流的是一個虛擬存在還是一段複雜程式碼，已經令人感到不安，不是嗎？但這正是當今時代的險境，也是我們在 2024 年逐漸適應的奇特現象之一。那麼，作為法規遵循專業人士，我們在勇敢邁向數位深淵時應該關注什麼？ ChatGPT 3.5 版本就此發表了意見，結果並未讓人失望。以下是根據我們的即興「專訪」整理出的要點。 專訪第一部分 Claudia Haberland (CH): 您認為 ChatGPT 和雲端服務存在哪些防制洗錢法規遵循風險？ ChatGPT: ChatGPT 等人工智慧服務和雲端解決方案存在若干潛在防制洗錢法規遵循風險。 Claudia Haberland：可否詳細說明？ ChatGPT: 1. 資料安全：雲端服務可能儲存客戶敏感資料，包括個人資訊 (PII)、交易記錄和其他財務資訊。如果這些資料因安全漏洞或資料保護措施不足而遭到洩露，可能導致防制洗錢違規和監管處罰。 2. 資料安全：雲端服務可能儲存客戶敏感資料，包括個人資訊 (PII)、交易記錄和其他財務資訊。如果這些資料因安全漏洞或資料保護措施不足而遭到洩露，可能導致防制洗錢違規和監管處罰。 3. 模型偏差和錯誤：ChatGPT 等人工智慧模型容易受到訓練資料偏差的影響，可能導致結果不準確或有失公平。在防制洗錢法規遵循領域，模型偏差可能誤將某些交易或客戶標記為可疑，同時忽略其他應當關注的交易或客戶，可能引發法規遵循問題、觸發監管機構審查。 4. 缺少人員監督：人工智慧和雲端解決方案儘管可以自動處理防制洗錢法規遵循的許多環節，但也可能缺乏人類專家具備的細膩理解和判斷能力。如果過分依賴自動化系統、缺少人員監督，可能錯失紅旗警訊或產生誤報，弱化防制洗錢措施的成效。...