金融AI中的隐性偏见——区块链能否最终破解？| 观点_新闻

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金融AI中的隐性偏见——区块链能否最终破解？| 观点

2025-04-20 18:09:47

人工智能在金融领域的机遇与挑战

人工智能已成为金融生态系统中一股强大的力量，它通过提供更快、数据驱动的洞察力，有望改善投资、贷款和风险管理。从为企业和个人定制财务策略的AI顾问，到在微秒内做出数据驱动决策的先进交易系统，金融AI领域仍有巨大的发展空间。

偏见问题：AI金融系统的隐忧

然而，AI金融系统面临一个主要问题：偏见。尽管这些系统提供了速度、精度和表面上的客观性，但它们仍然携带着金融行业几十年来一直试图消除的偏见。例如，根据利哈伊大学的研究，OpenAI的GPT-4 Turbo大型语言模型在模拟AI抵押贷款顾问或决策系统时，要求某些特定人群的信用评分比白人申请人高出120分才能获得相同的批准，尽管他们的收入、信用历史和债务水平相同。

这种偏见不仅影响传统金融市场，也波及去中心化金融和加密货币生态系统。以AI驱动的市场预测平台为例，由于它们的数据基于价格历史、新闻情绪或社交趋势，这些平台有时会对市场异常反应过度——加密货币市场充满了黑天鹅事件，如Terra崩溃、FTX崩盘或监管机构的大额罚款。因此，这些预测工具可能变得过于激进，甚至过度依赖社交趋势和讨论，导致信号和预测质量下降。

区块链与可解释AI的解决方案

许多AI系统的局限性和不透明性阻碍了它们实现完全透明和可问责。有些人甚至称它们为"黑匣子"，因为AI模型通常几乎没有透明度。值得注意的是，AI工具在加密货币领域做出的决策通常无法解释，这使得用户难以理解决策是如何做出的。AI系统缺乏标准化审计协议也会导致评估不一致，并可能忽视关键问题。

将区块链技术与可解释AI（XAI）相结合，可以通过提供去中心化账本的不变性和透明度来解决这个问题——这也可能改进审计方法，因为审计人员将完全访问平台的数据和底层算法。XAI模型已经受到越来越多的关注，因为它们确保决策过程不仅高效，而且公平和道德。区块链技术可以通过创建AI决策过程的不可变记录来补充XAI的公平性，确保每个行为都是可追溯和可验证的。这将促进信任和问责。

区块链以无需信任的方式运作。这并不意味着技术不可信，而是表明不需要第三方或中央机构来确认任何决策。去中心化消除了对中央实体监督流程的需求，这要归功于自主运行的智能合约。当模型发生变化或输出决策时，大多数AI平台由于缺乏日志和版本控制，可能会引发信任问题。区块链技术将记录和数据时间戳记在不可变的账本上。

信用评分公司FICO已经使用区块链记录AI模型决策，因此监管机构可以追踪信用审批等决策是如何做出的。该公司去年在伦敦的银行技术奖中获得了"未来技术——区块链和代币化"奖项。

从理论到实践

区块链和去中心化金融协议有机会将公平性、透明度和问责制融入AI模型——这是传统金融公司一直在努力解决的问题。将XAI与链上验证相结合，可以改变web3生态系统中决策的制定和信任方式。例如，使用XAI解释去中心化自治组织的投票，可以帮助用户更好地理解其选择的后果。更高级的应用是将XAI用于DeFi借贷协议中的风险评估。

将XAI与区块链技术相结合，也可以成为强大的链上监控和操纵检测工具。AI擅长分析三明治攻击、MEV利用或洗盘交易等模式。这有助于发现市场异常。一些web3项目已经在尝试提高AI透明度。例如，SingularityNET专注于使AI过程可审计。另一个名为Ocean Protocol的平台跟踪数据来源，确保可信度和可追溯性。

结论

目前，区块链与AI的整合才刚刚开始。研究人员正在探索将区块链的完整性、XAI的清晰度和偏见检测工具结合起来的混合模型，这些系统可以自我监控并可能自我纠正。但仅靠技术无法解决所有问题。它还需要监管机构的关注、用户的审查以及开发这些系统的开发者的谦逊。如果说2008年金融危机教会了我们什么，那就是盲目信任复杂和集中化的工具是危险的。

最重要的是，智能并不总是意味着公平。随着主流AI时代的到来，用户除了效率之外，还必须寻求透明度。

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