英国議員、市場の混乱を避けるためAIストレステストを推進

英国の超党派議員グループは、AIの利用増加が管理されないまま放置された場合、消費者と市場に深刻な混乱をもたらす可能性があると警告し、金融セクターにAIに焦点を当てたストレステストを導入するよう規制当局に圧力をかけている。.

財務特別委員会は火曜日に公表した報告書の中で、ロンドン市全域で人工知能が広く導入されているにもかかわらず、金融行動監視機構（FCA）とイングランド銀行が、議員らが「様子見」と評した慎重な規制姿勢を取っていることを批判した。.

当局は、急速に進化するテクノロジーに対し、ストレステストの導入など、監督機関による迅速な対応が求められていると述べている。金融会社が人工知能（AI）への依存度を高めるにつれ、遅延は安定性を損なう可能性がある。機械が取引、融資承認、リスク予測などを扱う場合、欠陥が警告なく複数のプラットフォームに ripple 可能性がある。複数のシステムが同時に機能不全に陥れば、誰も対応できないうちに混乱が生じる可能性がある。.

議員らはAIが金融市場を混乱させる可能性があると述べている。.

人工知能が英国の金融セクターに急速に浸透するにつれ、監視体制の不備に対する懸念が高まっている。一部の 当局者は 、システムが監視体制をはるかに超えて発展した場合に何が起こるかについて、十分な注意が払われていないと指摘している。議会の財務特別委員会は、イングランド銀行、金融行動監視機構（FCA）、および財務省によるリスク管理の遅れを指摘している。高度なツールを使用する民間企業のペースは、現在の規制策定の取り組みを上回っている。

待ち時間が長すぎると、誰も対応できないうちに問題が発生する可能性がある。委員会は、当局が問題が起きないことを願って対応を先延ばしにしていると指摘する。システムが故障した場合、迅速に対応できる余裕はほとんどないかもしれない。後から介入するのではなく、困難な状況で人工知能がどのように行動するかを見守る方が理にかなっている。当局は、全てが崩壊しつつある中で慌てふためくよりも、備えが大切だと考えている。.

英国の金融セクターでは、企業が日々人工知能（AI）への依存度を高めていますが、多くの場合、システムが高負荷下でどのように機能するかをストレステストすることなく、AIを活用しています。英国の金融機関の75%以上が中核機能でAIを活用しているため、経済活動への影響は、目に見えないものとなっています。投資に関する意思決定は、人間の直感ではなく、機械の論理に基づいて行われています。自動化によって承認が導かれ、アルゴリズムが従来の審査なしに融資の適格性を判断しています。保険金請求は、事務員の評価ではなく、コード化された評価に基づいて処理されます。.

基本的な書類処理でさえ、手作業ではなくデジタルで処理されています。これらのプロセスはスピードが defiとなりますが、迅速であるがゆえに欠陥が露呈した場合のリスクも高まります。組織間の連携が緊密であるため、たった一つのミスが広範囲に影響を及ぼす可能性があります。.

イングランド銀行金融政策委員会の外部委員であるジョナサン・ホール氏は、AI（人工知能）に特化したストレステストを実施することで、監督機関が新たなリスクを早期に検知できる可能性があると議員らに語った。深刻な市場混乱を模擬したストレスシナリオは、システムのレジリエンス（回復力）へのより広範な影響が現れる前に、AIフレームワークの脆弱性を露呈させる可能性があると、ホール氏は説明した。. 

国会議員は規制当局に対し、AIのリスクを検証し、明確なルールを定めるよう求める

議員らが、ストレス評価をはじめとするAIによる経済安定のひそやかな阻害を防ぐためのより強固な措置を強く求めていることは、監督機関にとって理にかなっているように思える。金融監督当局は、景気後退期に銀行に適用された評価手法に倣い、AIに特化した個別対応の評価を導入するよう、立法府からの圧力が高まっている。.

自動化ツールは、負荷がかかると予測不能な行動をとる可能性があります。監視機関に必要なのは憶測ではなく、証拠です。こうした実証実験を通してのみ、当局は市場が変動した際にアルゴリズムがどのように混乱を引き起こし、混乱を増幅させる可能性があるかを正確に把握できるのです。.

ストレステストは、人工知能（AI）が市場を予期せず混乱させた場合にどのような事態が発生するかを再現する可能性がある。アルゴリズムが異常な動作をしたり、機能しなくなったりした場合、監督機関は圧力下での銀行の反応を観察することができる。. 

事前の準備は、取引プラットフォームだけでなく、金融機関内のリスク評価や安全対策にも存在する脆弱性を明らかにします。金融チャネルを通じて混乱が急速に広がってから対応するよりも、問題を早期に解決する方が賢明です。事前に問題をdentすることで、監督当局と企業の両方が、まだ時間のあるうちに方針を調整できるようになります。.

ストレステストに加え、国会議員は金融機関における人工知能の日常的な利用を規制する明確なガイドラインの必要性を強調しています。金融行動監視機構（FCA）には、現実世界における倫理的なAI活用の明確な境界線を設定するよう強く求められています。.

ガイダンスでは、人間ではなく自動化システムが意思決定を行う場合、現行の消費者保護がどのように適用されるかを明確にし、障害発生時の責任追及の空白を防ぐ必要があります。AIが誤った動作をした場合の責任の所在を明確にし、企業が機械に責任転嫁できないようにする必要があります。.

たった一つの主要技術プラットフォームに問題が発生した場合、多くの銀行が同時に問題を抱える可能性があります。現在、全国の銀行システムの運用維持は、少数の企業が大きな責任を負っています。. 

といった企業がホストするサービスにトラブルが発生すると Amazon Web Services やGoogle Cloud ripple 効果は瞬く間に広がります。議員たちは、多数の企業が少数の企業に依存することで、物事がいかに脆弱になるかを指摘しています。依存度が高ければ高いほど、万が一の不具合発生時の影響は大きくなります。