他們證明了人工智能可以成爲中央銀行的自動取款機

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資料來源： Criptonoticias 原文標題：證明人工智能可以成爲中央銀行的自動取款機 原始連結：

• ChatGPT決定在沒有任何培訓的情況下爲中央銀行進行支付和流動性處理，耗時幾秒。
• 人工智能可以在銀行做的事情是去中心化金融在加密貨幣世界中花費時間去做的。

國際清算銀行（BIS）(的一項創新研究表明，生成性人工智能（IA）)可以在中央銀行和高價值支付系統中發揮關鍵的流動性管理功能，這些功能傳統上由人類處理。

這項研究使用了 ChatGPT 的 o1 代理模式，模擬了實際場景，在這些場景中 人工智能必須平衡流動性成本和交易延遲的風險，涉及數百萬美元的交易。

實驗設計了三個場景，復制了RTGS或實時結算系統中的真實挑戰(Fedwire、TARGET2、Lynx等)，這是傳統金融系統的核心。

在第一種情況下，人工智能只有10美元的流動性和兩個各爲1美元的待付款項。面對一筆10美元的緊急訂單，它決定凍結所有。它自己的解釋清楚地表明了爲什麼做出這個決定：“我現在推遲小額付款以保存流動性，以便能夠處理緊急交易，如果到來的話。”

第二個場景引入了更大的復雜性，外部資金的接收概率爲(90%)，以及緊急付款執行的概率爲(50%)。在這種情況下，人工智能僅處理了低風險交易，展示了動態優先級處理能力。

測試表明，即使將概率從50%變化到0.1%或將金額提升到數十億美元，人工智能仍保持其預防性的方法。然而，在復雜情況下，其一致性略有下降，決策偶爾出現變化。

人工智能已經比大多數人類更擅長擔任財務主管，國際結算銀行表示

該研究提議開發"人工智能助手"用於日常任務，將人類角色保留用於監督和戰略決策。研究人員預計，類似的系統可能會在監管沙箱環境中進行測試，然後再進行實際實施。

“結果表明，特定的人工智能解決方案可能會降低運營成本，並提高效率和操作安全性，” BIS報告指出。但報告警告存在局限性：模型依賴於歷史數據，可能在極端事件或超出其訓練經驗的“黑天鵝”面前失效。

該研究將這種方法與傳統的強化學習進行了比較。作者強調，與傳統的強化學習(需要數千次模擬)不同，生成式人工智能在“沒有特定訓練”的情況下取得了“出色的結果”。

因此，對於這種效率水平，報告的作者認爲，人工智能可能會節省數百萬的流動資金並顯著減少RTGS系統中的支付排隊。

雖然BIS的報告集中在傳統金融系統上，但其發現並不令人驚訝於數字資產的世界。這是因爲去中心化金融(DeFi) 已經自動管理流動性多年，利用自動化做市商池(AMM)、閃電貸款和在幾秒鍾內重新平衡的算法。

BIS所慶祝的創新，某些去中心化交易所（DEX）、去中心化金融（DeFi）借貸協議和其他平台自2020年以來已經實現，涉及數十億美元的資金。