الذكاء الاصطناعي والتكنلوجيا التي تواجه البنوك العربية

１ مقدمة 

نحن نعيش في وقت يتسارع فيه التغيير بشكل كبير والتطور التكنولوجي غير المسبوق ، في ما يسمى بيئة VUCA( التقلب وعدم اليقين والتعقيد والغموض). والسؤال هو: هل نحن مستعدون لمواكبة هذه السرعة في الانتشار التكنولوجي؟ الاتجاهات ومتطلبات السوق تتغير بسرعة. وهذا يستدعي اتخاذ إجراءات سريعة وفعالة. الحلول المبتكرة ضرورية ولكن يجب التعامل معها بعناية ، مع دراسة الفوائد والعواقب مسبقا. تؤثر الرقمنة على المجتمع واالقتصاد ككل مما يشكل تحديات كبيرة لصانعي السياسات. لقد شهدنا تطورا متسارعا واستخداما واسع النطاق للتكنولوجيا المالية ، والتي يطلق عليها شعبيا FinTech ، ونمو هائل في استخدام الذكاء الاصطناعي. 

فيما يتعلق بالابتكار ، ربما يكون الذكاء الاصطناعي هو القوي والمؤثر. يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعات ، بما في ذلك الصناعة المالية ، وكذلك في الأنشطة اليومية إلى خلق مزايا ولكنه ينطوي أيضا على مخاطر معينة. تعمل الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والأجهزة المنزلية الذكية ، من بين أمور أخرى ، على تغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها ، لذا فإن المشكلة المحتملة هي ما يجب فعله إذا تولوا العديد من الأنشطة المعتادة. الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على زيادة الإنتاجية وتعزيز النمو االقتصادي وتعزيز الشمول المالي وتوفير استخدام غير مسبوق للبيانات من حيث الحجم والسرعة والتفصيل. ومع ذلك ، يمكن أن يؤدي أيضا إلى تراكم المخاطر على الرغم من أن البعد الفعلي للمخاطر التي يمكن أن ينتجها ال يزال غير مؤكد بسبب الاستخدام الواسع النطاق والوتيرة غير العادية لنمو الذكاء الاصطناعي. ومن ثم، فإن المخاطر ستتوقف على مستوى تطور التكنولوجيا و تتفاوت تفاوتا كبيرا بين البلدان. والبلدان المتقدمة في وضع أفضل للاستثمار في الحلول المبتكرة مقارنة بالاقتصادات الأقل نموا، وهو ما من شأنه أن يولد المزيد من التفاوتات بين البلدان. وبناء على ذلك، ونتيجة لزيادة تطبيق الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تتعرض الاقتصادات المتقدمة لمزيد من المخاطر الناجمة عن الذكاء الاصطناعي أيضا. على الرغم من أن مخاطر الذكاء الاصطناعي عديدة ، إال أن المخاطر السيبرانية تعتبر الأكثر أهمية وقوة. تشمل المخاطر األخرى ، على سبيل المثال ال الحصر ، قضايا أمن البيانات والخصوصية ، والافتقار إلى الشفافية وقابلية التفسير ، وتزايد عدم المساواة بسبب نقص المهارات اللازمة للموظفين ، واحتمال زيادة البطالة وفقدان الوظائف. نظرا ألن الصناعة المالية تعتبر أكبر مستخدم للتقنيات الرقمية ومزود للخدمات المبتكرة ، فإنها معرضة بشدة التهديدات السيبرانية. لذلك، يحتاج المجتمع إلى مؤسسات مستقبلية مدعومة بأطر تنظيمية قوية من أجل الاستجابة لتحديات العصر الجديد التي تقودها الابتكارات، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي(GenAI )نظرا لقدرته على محاكاة السلوك البشري وتحقيق نتائج جديدة باستخدام بيانات هائلة غير مهيكلة متاحة. 

يجب أن يساعد التحول الرقمي الناس على تحسين العمليات التجارية وزيادة الإنتاجية ، ولكن جنبا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي يمكن أن يرفع احتمالات من خالل محاولة جعل أجهزة الكمبيوتر تفكر وتتصرف مثل البشر. ومع ذلك ، فإن الأمر الحاسم هو إبقاء البشر في المركز. يجب أن يكون تنفيذ التقنيات الجديدة ، وخاصة GenAI ، مكمال لأشخاص في العمل بدل من أن يكون بديال عنهم. 

تطبيق التكنولوجيا يحول عالم التمويل. وتشمل الفوائد التي يقودها الابتكار، في جملة أمور، تعزيز المنافسة في السوق، وزيادة الكفاءة، وتسريع الخدمات المالية بتكلفة أقل، وزيادة الشمول المالي. هذه الفوائد مصحوبة بمخاطر بينما تبرز مشكالت خصوصية العملاء والتهديدات السيبرانية. تتمتع التكنولوجيا المالية بالقدرة على التأثير على الاستقرار المالي من خالل التوسع في العملات المشفرة والعمالت المستقرة والأصول المشفرة التي قد تعرض الاستخدام التقليدي أموال البنك المركزي والودائع المصرفية للخطر. هنا للتأكيد على أهمية البنوك المركزية التي تم تحدي دورها مؤخرا خاصة بسبب التوسع في شركات التكنولوجيا المالية غير الخاضعة لإشراف والتي بدأت في استخدام التكنولوجيا والأدوات الذكاء الاصطناعي. 

تتأثر البنوك المركزية بشكل مباشر الذكاء الاصطناعي. دون التشكيك في إنجازات أهدافها الرئيسية بما في ذلك الحفاظ على الاستقرار النقدي والمالي وكذلك المساهمة في النمو االقتصادي المستدام ، يتعين على البنوك المركزية تبني اتجاهات ومتطلبات السوق الجديدة. ويتطلب هذا الأخير وضع لوائح ملائمة، وتعزيز أساليب الإشراف وتحديثها، وبناء بنية تحتية رقمية، وضمان وجود مؤسسات قوية مقاومة للسيبرات قادرة على مواجهة التحديات الجديدة الناشئة عن استخدام التكنولوجيات الرقمية. من المهم جدا رعاية ثقافة التغيير وبناء الجو في المنظمات حيث يكون كل من اإلدارة والموظفين على استعداد لاحتضان التغييرات والاستفادة منها. وهذا يتطلب الاستثمار في التعليم وإعادة تأهيل القوى العاملة الحالية وكذلك توظيف أشخاص جدد مهرة بالفعل. في عصر الذكاء الاصطناعي ، من الأهمية بمكان منع فقدان الوظائف والبطالة المتزايدة. ومع ذلك ، فإن الاتجاهات ليست واعدة للغاية بقدر ما ينمو الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في حين أن استخدامه على نطاق واسع و الأتمتة يؤثران سلبا على سوق العمل. 

تتكون الورقة من خمسة أقسام. بعد مقدمة موجزة ، يصف المؤلفون في القسم الثاني تطور الذكاء الاصطناعي. ويخصص القسم الثالث تأثيرات الذكاء الاصطناعي من حيث الفرص والتهديدات من خالل قنوات مختارة الاقتصاد الكلي والنظام المالي بما في ذلك الإنتاجية، وسوق العمل، والسياسة النقدية، والاستقرار المالي، والرقابة على نظام الدفع، ومكافحة غسل الأموال، واستخدام البيانات، والأمن السيبراني. ويناقش القسم الرابع تطورات التكنولوجيا المالية في ضوء الذكاء الاصطناعي والتحديات التي تواجه البنوك المركزية. وأخيرا، تنتهي الورقة ملاحظات ختامية. 

.2 تطور الذكاء الاصطناعي 

""الفوائد المحتملة لإنشاء الذكاء الاصطناعي ضخمة ... كل جانب من جوانب حياتنا سوف يتغير. وباختصار فإن النجاح في خلق الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أكبر حدث في تاريخ حضارتنا. باختصار، سيكون صعود الذكاء الاصطناعي القوية إما أفضل أو أسوأ شيء يحدث للبشرية على الإطلاق. لا نعرف حتى الآن أيهما."" - هذه كلمات قوية للأستاذ المتميز ستيفن هوكينج خلال خطابه في إطلاق مركز ليفرهولم المستقبل الذكاء هوكينج ، ٢٠١٦). 

يعرف 2022 : 23053 ISO/IEC ، إطار عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي) التي تستخدم التعلم الآلي (ML) ، الذكاء الاصطناعي بأنه أنظمة هندسية تولد مخرجات مثل المحتوى أو التوقعات أو التوصيات أو القرارات لمجموعة معينة من الأهداف المحددة من قبل الإنسان"" بينما ""ML هو فرع من الذكاء الاصطناعي يستخدم تقنيات حسابية لتمكين الأنظمة من التعلم من البيانات أو التجارب"". يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات التي تعكس مناهج متنوعة للتعامل مع المشكلات المعقدة المذكورة. 

لقد تطورت الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت. وفي هذا الصدد، يمكن التمييز بين ثلاث فئات. هذه هي: الذكاء الاصطناعي ""المبكر "" والتعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (2024) ، Liang). يشير الذكاء الاصطناعي ""المبكر"" إلى النماذج أو الأنظمة القائمة على القواعد التي تحل المشكلات من خلال القواعد الدقيقة المطبقة على مجموعة محددة من المتغيرات. على سبيل المثال ، طرح سؤال يؤدي إلى أسئلة متابعة محددة مسبقا. يمكن اعتبار نماذج التنبؤ بالخسائر الداخلية أو التداول الخوارزمي المبكر أشكالا من الذكاء الاصطناعي المبكر. وقد تم تطبيق هذه الأدوات في مجال التمويل حتى الآن. 

يكتشف التعلم الآلي ، على عكس الأنظمة القائمة على القواعد ، العلاقات بين المتغيرات دون تعليمات أو برمجة صريحة بينما تكون البيانات هي المدخلات الرئيسية ويحدد النظام أنماطا من البيانات (2024) ، Liang). من خلال تقديم ملاحظات للنظام ، يمكن لنموذج التعلم الآلي أن يتعلم القيام بعمل أفضل في المستقبل. يستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في القطاع المالي وخير مثال على ذلك هو استخدامه لأدوات الكشف عن الاحتيال. 

تعتبر الشبكات العصبية على الأرجح أهم تقنية في التعلم الآلي في حين أن اللبنات الأساسية لها هي الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ قيم إدخال متعددة وتحولها بطريقة غير خطية لإنتاج رقم واحد - مثل الانحدار على ، Araujo et al كما يجادل Araujo Doerr Gambacorta and Tissot )2024( اللوجستي حد سواء الخلايا العصبية في الدماغ البشري ، فإن قيمة خرج الخلايا العصبية الاصطناعية تعادل نبضة كهربائية تنتقل إلى الخلايا العصبية الأخرى بينما يتم ترتيب الخلايا العصبية الاصطناعية في سلسلة من الطبقات ويعتمد عمق الشبكة على عدد الطبقات ترتبط ثابتة وأوزان الخلايا العصبية بناتج الخلايا العصبية للطبقات السابقة وتسمى المعلمات التي تحدد قوة الروابط عبر الخلايا العصبية والطبقات مع تطور المعلمات من خلال التدريب التكراري ، تستلزم الشبكات الأعمق ذات المعلمات المزيد من بيانات التدريب ولكنها تنتج أيضا تنبؤات عالية الجودة أيضا ، الشبكات العصبية وراء التعرف على الوجوه أو المساعدين الصوتيين في الهواتف المحمولة. كشفت التطورات الإضافية عن محولات ، مما عزز بشكل كبير أداء الشبكات العصبية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتمكين التطورات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMS) وهي شبكات عصبية مدربة على التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل معين من النص ، وللقيام بذلك ، يتعلم LLMs استيعاب جميع المعرفة المكتوبة إلى أن معالجة اللغة الطبيعية Doerr Gambacorta, and Serena )2021( التي تم تدريبهم عليها. يشير تشير إلى مجموعة شائعة من تطبيقات التعلم الآلي المستخدمة لاستخراج المعلومات من النصوص المكتوبة. أدى ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs إلى وضع GenAI في الخطاب الشعبي ، وربط قوة الحوسبة الهائلة بفرض هيكل على البيانات غير المهيكلة التي حققت اعتمادا سريعا وواسع النطاق في العديد من المجالات (BIS 2024a).

سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي وتبنيه غير عادية تعتبر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أحدث التطورات التكنولوجية التي يمكن أن تخلق محتوى جديدا. على سبيل المثال لا الحصر مجموعة محددة من الاستجابات المحتملة بتنسيق محدد ، يمكن ل GenAI إنشاء مجموعة متنوعة من الاستجابات بتنسيقات مختلفة (Liang ٢٠٢٤٠). فهي مرنة وديناميكية، ويمكنها التعلم من التجربة في إنتاج الاستجابات ومن خلال استيعاب معلومات جديدة عزز الاهتمام المتزايد ب GenAI اعتماد الذكاء الاصطناعي وتشهد التحول من نماذج الذكاء الاصطناعي التحليلية التي تم إنشاؤها لأداء مهام محددة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية القادرة على إنشاء محتوى شبيه بالإنسان (2024) ، Cipollone ببساطة ، يمكن GenAl أجهزة الكمبيوتر من التصرف مثل البشر. وصلت نماذج GenAl إلى زخم مهم مع إطلاق ChatGPT. من الأفضل وصف حجم التأثير الذي أحدثته في الأرقام حيث وصل ChatGPT إلى 1 مليون مستخدم في أقل من أسبوع (Aldasoro et al ، 2024 ChatGPT هو نموذج لغة الذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة OpenAI والذي تم تأسيسه على بنية محولات توليدية مدربة مسبقا وتم إنتاجه لإنشاء نص يشبه الإنسان بناء على مدخلات معينة على الرغم من أنه يعتبر أن ChatGPT قد لا تقدم دائما إجابات دقيقة تماما ، إلا أنه من المهم التحقق من المعلومات المنتجة أو التحقق منها. في الأونة الأخيرة ، تم إصدار أحدث إصدارات ChatGPT ، بما في ذلك الإصدارات الأكثر تطورا. وجد (2023) Noy and Zhang في بحثهما أن الإصدارات الجديدة من ChatGPT أكثر دقة من الناحية الواقعية ، بينما قد يصل البعض إلى الإنترنت للتحقق من صحة أنفسهم. وبالتالي ، في المهام الأكثر انفتاحا في العالم الحقيقي ، قد يعتبر العمال الجولات التكرارية للمطالبة والمناقشة مع ChatGPT ذات قيمة حتى لو لم يتمكنوا من المطالبة بمنتج نهائي على الفور. 

وفقا لمسح (2024) McKinsey حول اعتماد GenAI ، فقد زاد بشكل كبير في عام ۲۰۲۳ مقارنة بالسنوات السابقة ، حيث قال نصف المستجيبين إن مؤسساتهم قد تبنت الذكاء الاصطناعي في وظيفتين تجاريتين أو أكثر ، ارتفاعا من أقل من ثلث المستجيبين في عام ۲۰۲۳ تظهر نتائج الاستطلاع أن معظم المؤسسات تستخدم GenAl في الوظائف التي يمكن أن يولد اعتمادها أكبر قيمة وهي التسويق والمبيعات والمنتجات والخدمات، بالإضافة إلى تكنولوجيا المعلومات مع أعلى زيادة من عام ۲۰۲۳ مسجلة في التسويق والمبيعات حيث زاد التبني المبلغ عنه بأكثر من الضعف. 

في محاولة للإجابة على السؤال من المقدمة فيما يتعلق باستعداد المجتمع اليوم لعصر الذكاء الاصطناعي ، من المفيد جدا إلقاء نظرة على نتائج مؤشر التأهب الذكاء الاصطناعي الذي أصدره صندوق النقد الدولي (2024 ، .Cazzaniga et al). ويستند المؤشر إلى مجموعة مختارة من المؤشرات الهيكلية الكلية ذات الصلة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي وتنقسم إلى أربع فئات البنية التحتية الرقمية، والابتكار والتكامل الاقتصادي وسياسات رأس المال البشري وسوق العمل، والتنظيم والأخلاقيات. وفقا لنتائج (2024) .Cazzaniga et al ، تمتلك الاقتصادات المتقدمة حصة أكبر من المهن عالية التعرض مقارنة بالاقتصادات الناشئة والبلدان منخفضة الدخل. وبناء على ذلك، فإن إمكانية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ستختلف بسبب استعداد البلدان وقدرة العمال على التكيف مع التكنولوجيا الجديدة. ولذلك، ينبغي للاقتصادات الناشئة المتقدمة والأكثر تقدما أن تستثمر في الابتكارات وأن تعتمد لوائح ملائمة، بينما ينبغي للبلدان منخفضة الدخل والاقتصادات الناشئة الأقل استعدادا أن تركز على بناء رأس المال البشري الماهر والبنية التحتية الرقمية.

.3 فرص ومخاطر الذكاء الاصطناعي 

الذكاء الاصطناعي يغير الطرق التي يعيش بها الناس ويعملون إنه فريد من نوعه بسبب السرعة التي ينتشر بها في جميع أنحاء المجتمع وإمكانية تأثيره على الاقتصادات ، ناهيك عن إعادة تعريف معنى أن تكون إنسانا ، لذلك يحتاج العالم إلى العمل معا على مجموعة من السياسات العامة لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي الصالح البشرية (2023) ، Gopinath) من أجل الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ، من الأهمية بمكان وضع البشر في مركز الذكاء الاصطناعي. وينبغي أن تدعم الناس في أداء مختلف الأنشطة، وتعزيز كفاءة العمل وزيادة الإنتاجية من خلال أتمتة عمليات العمل، وتوفير دخل أعلى، وزيادة الشمول المالي، يؤثر ظهور الذكاء الاصطناعي واستخدامها على نطاق واسع على استقرار النظام المالي وكذلك أداء الاقتصاد الكلي من خلال التغيرات في العرض الكلي من خلال الإنتاجية والطلب من خلال الاستثمار والاستهلاك والأجور) (بنك التسويات الدولية ، ١٢٠٢٤). 

من الضروري فهم الطريقة التي تعمل بها الأدوات الذكاء الاصطناعي والتعرف على الفوائد والمخاطر التي تجلبها. يجب تحديد مخاطر الذكاء الاصطناعي من أجل منع الحوادث وحالات الأزمات المحتملة. يصعب التنبؤ بمخاطر الذكاء الاصطناعي بسبب نموها الاستثنائي وتطبيقها على نطاق واسع في مختلف القطاعات ، بما في ذلك الصناعة المالية التطورات في صناعة الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات المصانع والأجهزة المنزلية الذكية والسيارات ذاتية القيادة مثيرة لأنها تعد بإنتاجية ومستويات معيشية أعلى ولكنها قد تكون مخيفة أيضا إذا تولت الآلات (2023) Berg Papageorgious and Vaziri) باعتبارها واحدة من أكثر مستخدميها ، تؤثر الذكاء الاصطناعي على الأنظمة المالية بشكل كبير. استخدمت النظم المالية مختلف أشكال الذكاء الاصطناعي منذ ظهورها والتي تتطور باستمرار. لذلك، من المهم وجود إطار تنظيمي واضح وقوي ، بالإضافة إلى مؤسسات قوية ومستمرة لرصد ومراقبة تطور الذكاء الاصطناعي وتنفيذها في الاقتصاد والأنظمة المالية. هناك الكثير من عدم اليقين فيما يتعلق بالمدى المحتمل لاستخدام الذكاء الاصطناعي وقوة أدواته. 

توجد العديد من المعايير وأفضل الممارسات المساعدة المؤسسات على التخفيف من مخاطر البرامج التقليدية أو الأنظمة القائمة على المعلومات، ولكن المخاطر التي تشكلها الأنظمة الذكاء الاصطناعي تعتبر فريدة من نوعها من نواح كثيرة ، مما يجعل الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا تحديا استثنائيا للمؤسسات وداخل المجتمع حيث يمكن تدريب الأنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يمكن أن تتغير بمرور الوقت ، غالبا بشكل كبير وغير متوقع، وبالتالي التأثير على وظائف النظام والجدارة بالثقة بطرق يصعب فهمها (2023) ، (NIST) يمكن أن تنشأ كل من المخاطر والفوائد الذكاء الاصطناعي من تفاعل الجوانب التقنية جنبا إلى جنب مع السمات المجتمعية المتعلقة بكيفية استخدام النظام ، وعلاقاته مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى ، ومن يديره ، وكذلك السياق الاجتماعي الذي تم تصميمه فيه. ولذلك، فإن الضوابط المناسبة للأنظمة الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية حتى تتمكن من تخفيف وإدارة النتائج غير المنصفة. خلاف ذلك ، يمكن أن تكثف أو تديم أو تفاقم النتائج غير العادلة أو غير المرغوب فيها لكل من الأفراد والمجتمعات 2023 :42001 ISO / IEC . تكنولوجيا المعلومات - الذكاء الاصطناعي - نظام الإدارة توصي المؤسسات بتحديد المخاطر والفرص وفقا المجال وسياق تطبيق نظام الذكاء الاصطناعي والاستخدام المقصود والسياق الخارجي والداخلي. 

ومن ثم ، من الضروري تطوير واعتماد اللوائح التي ستحمي البيانات والإنسانية وفي نفس الوقت تعزيز الابتكار في الأونة الأخيرة، اعتمد الاتحاد الأوروبي اللائحة الاتحاد الأوروبي) ١٦٨٩/٢٠٢٤ التي تضع قواعد منسقة بشأن الذكاء الاصطناعي. من المفترض أن يتم تطبيق هذه اللائحة وفقا لقيم الاتحاد على النحو المنصوص عليه في ميثاق الحقوق الأساسية للاتحاد الأوروبي ، مما يضمن حماية الأشخاص الطبيعيين والتعهدات والديمقراطية وسيادة القانون وحماية البيئة ، مع دعم الابتكار والتوظيف ، مما يجعل الاتحاد رائدا في قبول الذكاء الاصطناعي جديرة بالثقة وبناء على ذلك، تضمن هذه اللائحة حرية حركة السلع والخدمات الذكاء الاصطناعي عبر الحدود، وبالتالي تمنع الدول الأعضاء من فرض قيود على تطوير النظم الذكاء الاصطناعي وتسويقها واستخدامها، ما لم تأذن اللائحة بذلك صراحة الذكاء الاصطناعي معترف بها في اللائحة كعائلة سريعة التطور من التقنيات التي تساهم في العديد من الفوائد الاقتصادية والبيئية والاجتماعية في العديد من الصناعات والأنشطة الاجتماعية. وبناء على ذلك، يمكن الذكاء الاصطناعي أن تقدم مزايا تنافسية مهمة في مجالات الرعاية الصحية، والزراعة، وسلامة الأغذية والتعليم والتدريب والإعلام، والرياضة والثقافة، وإدارة البنية التحتية، والطاقة والنقل والخدمات اللوجستية، والخدمات العامة، والأمن، والعدل وكفاءة الموارد والطاقة، والرصد البيني والحفاظ على التنوع البيولوجي والنظم الإيكولوجية، فضلا عن التخفيف من آثار تغير المناخ والتكيف معه بصرف النظر عن شرح المزايا العديدة، تؤكد اللائحة الاتحاد الأوروبي) ۱۹۸۹/۲۰۲٤ أنه اعتمادا على الظروف المتعلقة بتطبيق الذكاء الاصطناعي واستخدامه ومستوى التطور التكنولوجي ، قد ينتج عنه مخاطر وأضرار للمصالح العامة والحقوق الأساسية التي يحميها ، في هذه الحالة، قانون الاتحاد ، بما في ذلك الضرر المادي أو غير المادي مثل الضرر الجسدي أو النفسي أو المجتمعي أو الاقتصادي أيضا ، تم تحديد أنه نظرا للتأثير المحتمل الذي يمكن أن تحدثه الذكاء الاصطناعي على المجتمع ، فإن الشرط الأساسي هو بناء الذكاء الاصطناعي كتكنولوجيا تتمحور حول الإنسان وتخدم الناس ، بهدف نهائي هو زيادة رفاهية الإنسان. 

ويمكن أن تسهم سياسات المالية العامة في الاستفادة من العواقب البعيدة المدى الذكاء الاصطناعي تحظى إيجابيات وسلبيات فرض الضرائب على أنظمة ومنتجات الذكاء الاصطناعي باهتمام كبير في جميع أنحاء العالم استكشف (2024) .Brollo et al الموضوع بحجة عدم فرض ضرائب الذكاء الاصطناعي كونها كفاءة الإنتاج مع نقطة أولية طبيعية لتحليل الذكاء الاصطناعي والضرائب هي المبدأ القاتل بأن النظام الضريبي لا ينبغي أن يشوه قرارات الإنتاج للشركات، وبالتالي الحفاظ على كفاءة الإنتاج على الجانب الآخر ، هناك حجج الصالح فرض ضرائب على الأتمتة. ويشمل ذلك التخفيف من عدم المساواة في الأجور الذي ينشأ عن التغير التكنولوجي، ثم التخفيف من النزوح المفرط للوظائف الذي يأتي بتكلفة اجتماعية عندما يتطور التغير التكنولوجي بسرعة بينما يكون التكيف مع سوق العمل بطينا بسبب احتكاكات سوق العمل. يشير التعليق المثير للاهتمام إلى فرض الضرائب على GenAI لأنه ، على سبيل المثال ، الوظائف الأكثر تأثرا بالأتمتة من خلال الروبوتات لا يشغلها العمال غير المهرة بل الوظائف الروتينية ذات المهارات المتوسطة، وبالتالي فإن الضريبة على الأتمتة ستزيد الأجور النسبية لهؤلاء العمال ذوي المهارات المتوسطة مما يقلل من عدم المساواة في القمة ولكنه يزيد من عدم المساواة في القاع 2024 .Brollo et al). وفقا لذلك ، قد يكون من الأفضل إما فرض ضريبة أو دعم على الأتمتة ولكن الآثار قد تكون غامضة. 

ويلخص الجدول ، على الرغم من تناوله بالتفصيل لاحقا في الورقة الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي من خلال قنوات مختارة للاقتصاد الكلي والنظام المالي بما في ذلك الإنتاجية، وسوق العمل وكفاءة الموظفين والسياسة النقدية وديناميات التضخم، والاستقرار المالي، والإشراف على نظم الدفع ومكافحة غسل الأموال ومكافحة تمويل الإرهاب، واستخدام البيانات والإحصاءات وإمكانات البحث، والأمن السيبراني.