ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นพลังสำคัญในระบบนิเวศทางการเงิน ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วและอิงข้อมูล สามารถเพิ่มพูนผลกำไรในด้านการลงทุน การให้กู้ยืม และการจัดการความเสี่ยง ตั้งแต่ที่ปรึกษาทาง AI ที่ปรับกลยุทธ์ทางการเงินให้กับบุคคลและบริษัท ไปจนถึงระบบการเทรดขั้นสูงที่สามารถตัดสินใจภายในไมโครวินาที อุตสาหกรรม AI ทางการเงินมีศักยภาพเติบโตอย่างมาก อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายสำคัญคืออคติ แม้จะให้ความรวดเร็ว ความแม่นยำ และดูเหมือนเป็นกลางเท่าเทียมกัน ระบบ AI ทางการเงินยังคงดำเนินการตามอคติเดิมที่อุตสาหกรรมพยายามขจัด เช่น งานวิจัยจากมหาวิทยาลัย Lehigh แสดงให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ OpenAI อย่าง GPT-4 Turbo เมื่อจำลองเป็นที่ปรึกษาผู้ให้สินเชื่อทาง AI กลุ่มประชากรบางกลุ่มจำเป็นต้องมีคะแนนเครดิตสูงกว่าผู้สมัครขาวราว 120 แต้ม เพื่อให้ได้รับการอนุมัติเท่ากัน ถึงแม้รายได้ ประวัติสินเชื่อ และหนี้สินจะเท่ากันก็ตาม อคตินี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การเงินแบบดั้งเดิม แต่ยังแพร่เข้าสู่การเงินแบบกระจาย (DeFi) และระบบนิเวศคริปโตเคอเรนซีด้วย แพลตฟอร์มการคาดการณ์ตลาดที่ใช้ AI ซึ่งอิงจากประวัติราคา ความเชื่อในข่าวสาร และแนวโน้มทางสังคม บางครั้งก็มีปฏิกิริยาที่เกินเหตุต่อความผิดปกติในตลาด อุตสาหกรรมคริปโตเคอเรนซีที่เพียบพร้อมไปด้วยเหตุการณ์พลิกผันรุนแรง เช่น การล่มของ Terra การล่มของ FTX หรือการลงโทษจากกฎหมาย แสดงให้เห็นถึงความเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของตลาด เครื่องมือคาดการณ์เหล่านี้อาจกลายเป็นผลรุนแรงเกินสมควร หรือตีความจากการพูดคุยในสังคมมากเกินไป ซึ่งนำไปสู่สัญญาณและการทำนายที่ผิดพลาดได้ บล็อกเชนและ AI อธิบายได้ (XAI) เสนอแนวทางแก้ไข ที่เป็นไปได้ ระบบ AI หลายระบบขาดความโปร่งใสและความรับผิดชอบ ซึ่งมักถูกเรียกว่ากล่องดำ (black box) เนื่องจากกระบวนการตัดสินใจที่ไม่ชัดเจน ในวงการคริปโต decisions ที่เกิดจาก AI มักไม่สามารถอธิบายได้ ซึ่งทำให้ผู้ใช้เข้าใจผลลัพธ์ได้ยาก การขาดมาตรฐานในการตรวจสอบและรีวิวส่งผลให้เกิดความล่าช้า ขาดความสอดคล้อง และพลาดปัญหาสำคัญ โดยการผสมผสานเทคโนโลยีบล็อกเชนเข้ากับ XAI ความโปร่งใสและความแน่นอนของบันทึกข้อมูลแบบกระจายสามารถช่วยให้การตรวจสอบ AI เป็นธรรมและมีจริยธรรมมากขึ้น นักตรวจสอบจะสามารถเข้าถึงข้อมูลและอัลกอริทึมพื้นฐานได้เต็มที่ เพิ่มความเป็นธรรมและจริยธรรมในการตัดสินใจ โมเดล XAI ได้รับความสนใจมากขึ้นเนื่องจากความสามารถในการรับรองว่าการตัดสินใจของ AI เป็นไปตามจริยธรรมและมีประสิทธิภาพ ขณะที่บล็อกเชนก็สามารถเสริมสร้างความมั่นใจด้วยการบันทึกข้อมูลแบบไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งทำให้ทุกการกระทำของ AI สามารถย้อนกลับมาได้และตรวจสอบได้ เพิ่มความไว้วางใจและความรับผิดชอบ ลักษณะที่ไม่ต้องไว้วางใจของบล็อกเชนหมายความว่าไม่จำเป็นต้องมีหน่วยงานกลางในการตรวจสอบการตัดสินใจ สมาร์ทคอนแทรกต์ทำงานโดยอัตโนมัติ ส่งเสริมการปกครองแบบกระจาย ระบบ AI มักจะมีปัญหาเรื่องความไว้วางใจเนื่องจากขาดการบันทึกและควบคุมเวอร์ชัน ขณะที่บล็อกเชนแก้ปัญหานี้ด้วยการบันทึกเวลาและข้อมูลบนบันทึกแบบไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ตัวอย่างเช่น บริษัทให้คะแนนเครดิต FICO ใช้บล็อกเชนในการบันทึกการตัดสินใจของ AI ซึ่งช่วยให้หน่วยงานกำกับสามารถติดตามกระบวนการอนุมัติสินเชื่อได้ การนวัตกรรมนี้ได้รับรางวัล “เทคโนโลยีแห่งอนาคต—บล็อกเชนและโทเคน” ในงานประกวดเทคโนโลยีธนาคาร 2023 ที่ลอนดอน จากแนวคิดสู่การใช้งาน บล็อกเชนและโปรโตคอล DeFi สามารถฝังความยุติธรรม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบเข้าไปในโมเดล AI ซึ่งเป็นความท้าทายที่การเงินแบบดั้งเดิมยังคงต่อสู้เพื่อให้บรรลุ การผสมผสาน XAI กับการตรวจสอบบนเชนสามารถปฏิวัติการตัดสินใจและความไว้วางใจในระบบเว็บ3 ตัวอย่างเช่น XAI สามารถช่วยอธิบายผลการลงคะแนนของ DAO ให้ผู้ใช้งานเข้าใจความหมายของตัวเลือกของตนได้มากขึ้น การใช้งานขั้นสูงอื่น ๆ รวมถึงการใช้ XAI สำหรับประเมินความเสี่ยงในการให้กู้ยืมในโปรโตคอล DeFi การผสมผสาน XAI กับบล็อกเชนอาจยกระดับการเฝ้าระวังบนเชนและการตรวจจับการManipulation ของตลาด AI มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์แพทเทิร์น เช่น การโจมตีแบบแซนด์วิช การใช้ประโยชน์จาก Miner Extractable Value (MEV) หรือการเทรดซ้ำ ซึ่งช่วยระบุความผิดปกติในตลาด หลายโครงการในเว็บ3 กำลังพัฒนาความโปร่งใสของ AI เช่น SingularityNET ที่เน้นการตรวจสอบกระบวนการ AI ให้สามารถตรวจสอบได้ และ Ocean Protocol ที่รับประกันความเป็นมาของข้อมูลและความสามารถในการติดตาม เพื่อเสริมสร้างความไว้วางใจ สรุป ในปัจจุบัน การบูรณาการบล็อกเชนและ AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น นักวิจัยกำลังพัฒนาระบบแบบผสมผสานที่ผสมผสานความสมบูรณ์ของบล็อกเชน ความโปร่งใสของ XAI และกลไกการตรวจจับอคติ เพื่อมอนิเตอร์และอาจแก้ไขโมเดล AI ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้ การกำกับดูแล การตรวจสอบโดยผู้ใช้ที่ระมัดระวัง และความอ่อนน้อมถ่อมตนของนักพัฒนาย่อมเป็นสิ่งสำคัญ วิกฤตการเงินปี 2008 สอนให้เรารู้ว่าความไว้วางใจแบบมองไม่เห็นในระบบซับซ้อนและศูนย์กลางเป็นสิ่งอันตราย สำคัญที่สุดคือ ปัญญาไม่ได้รับประกันความยุติธรรม เช่นเดียวกับที่การนำ AI เข้าสู่กระแสหลักเพิ่มมากขึ้น ผู้ใช้จึงควรให้ความสำคัญกับความโปร่งใสควบคู่ไปกับประสิทธิภาพ เพื่อให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และเป็นธรรม