Get in my Think Art.

โลกการเงินของ AI

โลกการเงินของ AI

โลกการเงินของ AI

jumbo jili

ปัจจุบันอัลกอริธึมอัตโนมัติจัดการปริมาณการซื้อขายมากกว่าครึ่งในหุ้นสหรัฐและเมื่อ AI พัฒนาขึ้น AI จะยังคงควบคุมการตัดสินใจทางการเงินที่สำคัญต่อไป แต่ระบบเหล่านี้ไม่สามารถเข้าใจผิดได้ ความผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ อาจทำให้หุ้นตกต่ำ ซึ่งอาจทำให้นักลงทุนต้องเสียเงินหลายพันล้านดอลลาร์

สล็อต

สำหรับบริษัท การตัดสินใจยอมรับความเสี่ยงนี้เป็นเรื่องง่าย อัลกอริธึมในระบบอัตโนมัตินั้นรวดเร็วและแม่นยำกว่ามนุษย์ การปรับใช้เทคโนโลยี AI ที่ล้ำหน้าที่สุดสามารถรักษาบริษัทให้อยู่ในธุรกิจได้
แต่สำหรับส่วนที่เหลือของสังคม ผลที่ตามมาไม่ชัดเจน ปัญญาประดิษฐ์ทำให้บริษัทมีความได้เปรียบในการแข่งขัน แต่ระบบที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วเหล่านี้จะยังคงปลอดภัยและแข็งแกร่งหรือไม่? จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อพวกเขาทำผิดพลาด?
ข้อผิดพลาดอัตโนมัติ
Michael Wellman ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยมิชิแกน ศึกษาภัยคุกคามของ AI ต่อระบบการเงิน เขาอธิบายว่า “ระบบการเงินเป็นหนึ่งในขอบชั้นนำของที่ AI ทำให้สิ่งต่าง ๆ เป็นอัตโนมัติ และยังเป็นภาคที่มีช่องโหว่โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มันสามารถถูกรบกวนได้ง่ายและสิ่งเลวร้ายสามารถเกิดขึ้นได้”
พิจารณาเรื่องราวของอัศวินแคปิตอล เมื่อวันที่ 1 สิงหาคม 2012 Knight ตัดสินใจลองใช้ซอฟต์แวร์ใหม่เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันในกลุ่มการซื้อขายใหม่ ซอฟต์แวร์ผ่านการทดสอบความปลอดภัย แต่เมื่อ Knight ใช้งาน อัลกอริธึมจะเปิดใช้งานซอฟต์แวร์ทดสอบแทนโปรแกรมซื้อขายจริง ซอฟต์แวร์ทดสอบส่งคำสั่งเสียหลายล้านรายการในไม่กี่นาทีต่อมา ขณะที่ Knight พยายามจะหยุดมันอย่างบ้าคลั่ง แต่ความเสียหายเกิดขึ้น
ในเวลาเพียง 45 นาที Knight Capital สูญเสีย 440 ล้านดอลลาร์ – เกือบสี่เท่าของกำไรในปี 2011 – ทั้งหมดเป็นเพราะโค้ดบรรทัดเดียว
ในกรณีนี้ ความเสียหายจำกัดอยู่ที่ Knight แต่จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อโค้ดบรรทัดเดียวสามารถส่งผลกระทบต่อระบบการเงินทั้งหมดได้
ทำความเข้าใจกับตัวแทนซื้อขายอิสระ
Wellman ให้เหตุผลว่าตัวแทนการค้าที่เป็นอิสระนั้นควบคุมได้ยากเพราะพวกเขาประมวลผลและตอบสนองต่อข้อมูลด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อน พวกเขาสามารถทำซ้ำได้อย่างง่ายดายในขนาดใหญ่ พวกเขาทำหน้าที่อย่างอิสระและปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อม
ด้วยความสามารถทั่วไปที่เพิ่มขึ้น ระบบอาจเรียนรู้การทำเงินด้วยวิธีที่เป็นอันตรายซึ่งโปรแกรมเมอร์ไม่เคยตั้งใจ ในฐานะที่เป็นอเรนซ์ Pingreeนักวิเคราะห์ที่ Gartner กล่าวว่าหลังจากวิกฤตอัศวิน“คอมพิวเตอร์ทำในสิ่งที่พวกเขากำลังบอกว่า หากพวกเขาได้รับคำสั่งให้ทำผิด พวกเขาจะทำมันและพวกเขาจะทำมันได้ดีจริงๆ”
เพื่อป้องกันไม่ให้ระบบ AI บ่อนทำลายความโปร่งใสและเสถียรภาพของตลาด หน่วยงานของรัฐและนักวิชาการต้องเรียนรู้วิธีการทำงานของตัวแทนเหล่านี้
การจัดการตลาด
แม้แต่การใช้ AI อย่างไม่เป็นอันตรายก็สามารถขัดขวางความโปร่งใสของตลาดได้ แต่ Wellman กังวลว่าระบบ AI จะเรียนรู้ที่จะจัดการกับตลาด
ตัวแทนซื้อขายอิสระมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้ประโยชน์จากโอกาสในการเก็งกำไร – โดยที่พวกเขาซื้อและขายสินทรัพย์ไปพร้อม ๆ กันเพื่อทำกำไรจากส่วนต่างของราคา ตัวอย่างเช่น หากหุ้นซื้อขายที่ 30 ดอลลาร์ในตลาดหนึ่งและ 32 ดอลลาร์ในตลาดที่สอง ตัวแทนสามารถซื้อหุ้น 30 ดอลลาร์และขายทันทีที่ราคา 32 ดอลลาร์ในตลาดที่สองเพื่อทำกำไร 2 ดอลลาร์
ความไร้ประสิทธิภาพของตลาดทำให้เกิดโอกาสในการเก็งกำไรตามธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม AI อาจเรียนรู้ด้วยตัวเองเพื่อสร้างความคลาดเคลื่อนของราคาโดยการกระทำที่ทำให้เข้าใจผิดซึ่งขับเคลื่อนตลาดเพื่อสร้างผลกำไร
เทคนิคการบิดเบือนอย่างหนึ่งคือ ‘การปลอมแปลง’ – การเสนอราคาสำหรับสินค้าในสต็อกโดยมีเจตนาที่จะยกเลิกการเสนอราคาก่อนดำเนินการ สิ่งนี้ทำให้ตลาดเคลื่อนไปในทิศทางที่แน่นอน และผู้ปลอมแปลงได้กำไรจากสัญญาณเท็จ
เมื่อเร็วๆ นี้ Wellman และทีมของเขาได้ทำซ้ำการปลอมแปลงในแบบจำลองห้องปฏิบัติการของพวกเขา ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามที่จะทำความเข้าใจสถานการณ์ที่การปลอมแปลงสามารถมีประสิทธิผล เขาอธิบายว่า “เราทำสิ่งนี้ในห้องปฏิบัติการเพื่อดูว่าเราสามารถระบุลักษณะลายเซ็นของ AI ที่ทำเช่นนี้ได้หรือไม่ เพื่อให้เราตรวจจับได้อย่างน่าเชื่อถือและออกแบบตลาดเพื่อลดความเสี่ยง”
เมื่อตัวแทนปรับปรุง พวกเขาอาจเรียนรู้ที่จะใช้ประโยชน์จากการเก็งกำไรอย่างมุ่งร้ายมากขึ้นโดยการสร้างสินค้าปลอมในตลาดเพื่อทำให้ผู้ค้าเข้าใจผิด หรือโดยการแฮ็กบัญชีเพื่อรายงานเหตุการณ์เท็จที่เคลื่อนตลาด งานของ Wellman มีเป้าหมายเพื่อสร้างวิธีการที่ช่วยควบคุมพฤติกรรมที่บิดเบือนดังกล่าว
ความลับในโลกการเงิน
แต่ลักษณะการเงินที่เป็นความลับทำให้นักวิชาการไม่สามารถเข้าใจบทบาทของ AI ได้อย่างเต็มที่
Wellman อธิบายว่า “เรารู้ว่าพวกเขาใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในระดับที่มีนัยสำคัญ และพวกเขากำลังพยายามปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง เราไม่ทราบว่าสิ่งต่างๆ เช่น การบิดเบือนตลาดและการปลอมแปลงเป็นไปโดยอัตโนมัติในขณะนี้ แต่เรารู้ว่าสิ่งเหล่านี้อาจเป็นแบบอัตโนมัติและอาจนำไปสู่การแข่งขันทางอาวุธระหว่างผู้ควบคุมตลาดกับระบบที่พยายามตรวจจับและดำเนินการเฝ้าระวัง พฤติกรรมที่ไม่ดีของตลาด”
หน่วยงานของรัฐ เช่นสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์เฝ้ามองตลาดการเงิน แต่ “พวกมันมีอาวุธที่เฉียบขาดจริงๆ ตราบใดที่เทคโนโลยีดำเนินไป” Wellman กล่าว “พวกเขาไม่มีความชำนาญหรือโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้ทันกับความรวดเร็วของการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม”
แต่นักวิชาการสามารถช่วยได้ Wellman กล่าวว่า “แม้จะไม่ได้ทำการซื้อขายเพื่อเงินด้วยตัวเอง เราก็สามารถทำวิศวกรรมย้อนกลับว่าต้องเกิดอะไรขึ้นในโลกการเงินและค้นหาว่าจะเกิดอะไรขึ้น”
การเตรียมพร้อมสำหรับ AI ขั้นสูง
แม้ว่า Wellman จะศึกษา AI ในปัจจุบันและในระยะใกล้ แต่เขากังวลเกี่ยวกับภัยคุกคามของ AI ทั่วไปขั้นสูง
“สิ่งหนึ่งที่เราสามารถทำได้เพื่อพยายามทำความเข้าใจ AI ที่อยู่ห่างไกลคือการได้รับประสบการณ์ในการจัดการกับ AI ในระยะใกล้” เขาอธิบาย “นั่นเป็นเหตุผลที่เราต้องการดูกฎระเบียบของตัวแทนอิสระที่อยู่ใกล้มากบนขอบฟ้าหรือปัจจุบัน ความหวังคือเราจะเรียนรู้บทเรียนบางอย่างที่เราสามารถนำมาใช้ในภายหลังเมื่อ superintelligence เข้ามา”
ระบบ AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และมีการแข่งขันที่รุนแรงระหว่างบริษัทการเงินที่จะใช้ระบบเหล่านี้ การทำความเข้าใจและติดตามบทบาทของ AI ในด้านการเงินจะช่วยให้ตลาดการเงินมีเสถียรภาพและโปร่งใส

สล็อตออนไลน์

“เราอาจไม่สามารถจัดการกับภัยคุกคามนี้ด้วยความน่าเชื่อถือ 100%” Wellman ยอมรับ “แต่ฉันหวังว่าเราจะสามารถออกแบบตลาดใหม่เพื่อให้ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับ AI และกำจัดการแข่งขันทางอาวุธบางรูปแบบและเรา จะสามารถรับมือได้ดีในการป้องกันพฤติกรรมที่เลวร้ายที่สุดบางอย่าง”
เรากำหนด ‘กฎ’ ที่ชัดเจนซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ทุกคนรู้สึกมีพลังและรับฟังตลอดเวิร์กชอป
เหล่านี้คือ:
ปิดเสียงทุกคน ยกเว้นคนพูด
การเพิ่มคำถามและความคิดเห็นในกล่องวิดีโอแชทออนไลน์หรือใน Jamboard (เพิ่มเติมในภายหลัง)
หนึ่งคนจากแต่ละทีมที่ได้รับการเสนอชื่อเป็นผู้แนะนำทีมและผลงานของพวกเขา
เรากังวลเกี่ยวกับ ‘กฎ’; เราไม่ต้องการให้ผู้คนรู้สึกเหมือนได้รับการปฏิบัติเหมือนเด็ก แต่เราต้องการให้ทุกคนมีโอกาสพูดและรู้สึกสบายใจ โชคดีที่ผู้เข้าร่วมทำได้ดี เคารพกฎเกณฑ์ และมาพร้อมกับแนวคิดการทำงานร่วมกัน
เมื่อการประชุมเชิงปฏิบัติการเริ่มต้นขึ้น เรายังได้สื่อสารด้วยว่าเราทุกคนมีความต้องการที่แตกต่างกันเมื่อทำงานที่บ้าน ไม่ว่าจะเป็นการดูแลลูกๆ ญาติๆ ที่ต้องเข้าห้องน้ำ หรืออะไรก็ตามที่อาจทำให้เราเลิกจ้องที่การประชุมเชิงปฏิบัติการออนไลน์ เราต้องการให้ผู้คนรู้สึกสบายใจและรู้ว่าจำเป็นหรือไม่ พวกเขาสามารถออกจากโต๊ะหรือออกจากเวิร์กช็อปได้ ไม่มีคำถามที่ถาม
นอกจากนี้ เรายังใช้เครื่องมือสองสามอย่างเพื่อให้ผู้คนมีส่วนร่วม โดยเครื่องมือหลัก (และสิ่งที่เราพิจารณาในการวางแผนเวิร์กชอป เครื่องมือที่สำคัญที่สุด) คือ Jamboard และเครื่องมือรองคือดนตรี
Jamboardเป็นเครื่องมือไวท์บอร์ดออนไลน์ของ Google ที่ให้คุณเขียนโน้ต วาดไอเดีย หรือแม้แต่เพิ่มโน้ต (ฉันสัญญาว่าเราไม่สนับสนุนเครื่องมือนี้ เราแค่ชอบเครื่องมือนี้มาก!) ก่อนเริ่มเวิร์กชอป เราได้สร้าง Jamboard โดยสร้างบอร์ด 1 บอร์ดสำหรับแต่ละกิจกรรม สิ่งนี้ทำให้เราสามารถระบุได้ชัดเจนว่าเราจะใช้กระดานใดสำหรับแต่ละกิจกรรม เมื่อถึงเวลาที่ผู้คนจะเสนอไอเดียและทำงานร่วมกัน ข้อมูลที่พวกเขาต้องการก็พร้อมแล้ว เช่นเดียวกับที่เราทำด้วยตนเอง กิจกรรมมากมายของเราเน้นที่การขอให้ผู้คนร่วมเสนอแนวคิดในบันทึกช่วยจำ เพื่อเราจะได้มีการอภิปรายกลุ่ม ตัวอย่าง: เราขอให้ทุกคนคิดคำนิยามของการจัดซื้อจัดจ้าง GESI และ GESI ICT เพื่อที่เราจะสามารถพูดคุยกันเพื่อช่วยสร้างคำจำกัดความที่เราเตรียมไว้แล้ว
มันโล่งใจที่จะบอกว่าทุกอย่างเป็นไปตามแผนที่วางไว้ ทุกคนมีส่วนร่วมอย่างกระตือรือร้นและเราได้รับแนวคิดดีๆ
ความกังวลหลักระหว่างการวางแผนคือเวลาการทำงานร่วมกันครั้งนี้จะอึดอัดและเงียบ เมื่อทุกคนปิดเสียงและใช้เวลาห้านาทีในการเขียนความคิด เราคิดว่าสิ่งนี้น่าจะทำให้ง่ายขึ้นมากด้วยดนตรี พวกเราคนหนึ่งจะเล่นเพลงผ่านโทรศัพท์ในการโทร เพื่อสร้างอารมณ์ที่ดีและเป็นกันเอง
เราทดสอบสิ่งนี้ล่วงหน้าและมันก็ไม่ได้ยอดเยี่ยม เราลองเพลงสตริง เพลงของดิสนีย์ และแนวเพลงอื่นๆ แต่ดูเหมือนจะไม่ได้ผลสำหรับเรา เพียงไม่กี่ชั่วโมงก่อนการประชุมเชิงปฏิบัติการ เราเริ่มคิดว่าดนตรี เพลง และศิลปินประเภทใดที่เกี่ยวข้องกับงานของเราใน GESI เราค้นหารายชื่อเพลงที่เขียนและแสดงโดยศิลปินที่เน้นเรื่องการเสริมพลังและสะดุดเข้ากับชื่อของอรีธา แฟรงคลิน นั่นพิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าเป็นช่วงเวลาแห่งหลอดไฟ การประชุมเชิงปฏิบัติการของเราจะถูกกระตุ้นด้วยเสียงอันทรงพลังของแฟรงคลินและเพลงเสริมพลัง! ในขั้นต้น ความคิดของเราคือดนตรี ‘น่ามี’ ตอนนี้เพลงของแฟรงคลินกลายเป็นแรงบันดาลใจให้ทุกคนและทำให้เวิร์กชอปสนุกและมีส่วนร่วม
[NPC4]แล้วบทเรียนที่นี่มีอะไรบ้าง?
ดนตรีคือสิ่งสำคัญ! การใช้แนวคิดที่น่าสนใจและสนุกสนานเพื่อสร้างความมีชีวิตชีวาให้กับเวิร์กช็อปออนไลน์ของคุณนั้นเป็นความคิดที่ดีเสมอ สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้ผู้คนมีส่วนร่วมและมอบสิ่งที่น่าหัวเราะให้กับพวกเขา!
มีกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนซึ่งเน้นที่การเพิ่มขีดความสามารถของผู้เข้าร่วม ไม่ใช่การปิดพวกเขา
วางแผน วางแผน วางแผน! เราวางแผนสำหรับปัญหาต่างๆ เท่าที่จะทำได้ ตั้งแต่ปัญหาทางเทคนิค ไปจนถึงการขาดการมีส่วนร่วมจากผู้เข้าร่วม ซึ่งช่วยให้เราเปลี่ยนแปลงเมื่อจำเป็น และทั้งหมดยังคงเข้าใจตรงกัน
สื่อสารกับผู้เข้าร่วมล่วงหน้าเพื่อให้พวกเขารู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้น (เราอาจทำได้เร็วกว่านี้เล็กน้อย เราขอแนะนำให้ทำโดยเร็วที่สุด!)
ใช้เครื่องมือออนไลน์ เช่นJamboardเพื่อให้ผู้คนทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์และพูดคุยเกี่ยวกับแนวคิดได้อย่างง่ายดาย
กำหนดบทบาทที่ชัดเจนสำหรับทุกคนที่จัดเวิร์กช็อป เพื่อให้พวกเขารู้ว่าเมื่อใดควรพูดและจะนำส่วนไหน แม้ว่าสิ่งนี้จะมีความสำคัญในเวิร์กช็อปใดๆ ก็ตาม ไม่มีสัญญาณภาษากายเมื่อคุณออนไลน์ ดังนั้นการรู้ว่าเมื่อถึงตาคุณที่จะพูดและเป็นผู้นำจึงเป็นสิ่งสำคัญจริงๆ
ในวันพฤหัสบดีที่ 12 ธันวาคม 2019 สหราชอาณาจักรได้เห็นการปรับแนวทางการเมืองใหม่อย่างไม่ธรรมดา ทั่วภาคเหนือและมิดแลนด์ เขตเลือกตั้งที่แรงงานยึดครอง – ในบางกรณี นับตั้งแต่ก่อตั้งพรรคพวก – ได้เปลี่ยน Tory หลังจากการสั่นคลอนการเลือกตั้งครั้งใหญ่ หลายคนสงสัยว่าพรรคอนุรักษ์นิยมจะรวมการสนับสนุนฐานใหม่ของพวกเขาหลัง Brexit ได้สำเร็จหรือไม่ การละทิ้งความเข้มงวดของพรรค เช่นเดียวกับการประกาศแผนการลงทุนครั้งใหญ่ของบอริส จอห์นสันในภาคเหนือและมิดแลนด์เป็นสัญญาณบ่งชี้ว่ารัฐบาลต้องการให้ผู้มีสิทธิเลือกตั้ง Tory ใหม่อยู่เคียงข้าง เพื่อที่จะทำสิ่งนี้ พวกเราที่ Oxford Insights จะ ยืนยันว่าพรรคอนุรักษ์นิยมจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) มากขึ้นจึงจะประสบความสำเร็จในความพยายามนี้
AI ถูกตั้งค่าให้เปลี่ยนเศรษฐกิจและการเมืองของเรา ระบบอัตโนมัติจะส่งผลกระทบต่อตลาดแรงงาน ในขณะเดียวกัน เทคโนโลยีใหม่ ๆ ก็นำเสนอโอกาสทางเศรษฐกิจที่สำคัญอันเนื่องมาจากผลกระทบในการเพิ่มผลิตภาพ เครื่องมือ AI สามารถนำมาใช้ (และได้ รับ ใช้ ) เพื่อให้บริการสาธารณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและตอบสนองต่อความต้องการของประชาชน ย้อนกลับไปในเดือนกรกฎาคมเราได้ท้าทายบอริส จอห์นสันที่เพิ่งได้รับเลือกตั้งใหม่เพื่อให้ใช้ประโยชน์จากโอกาสของ AI เป็นหลัก ในด้านนี้ สหราชอาณาจักรจะเริ่มต้นจากจุดแข็ง: Government AI Readiness Index ของเราจัดอยู่ในอันดับที่ 1 ของสหราชอาณาจักรในโลกในปี 2017และอันดับที่สองในปี 2019. ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา รัฐบาลได้แสดงความเต็มใจที่จะนำ AI เข้ามาเป็นวาระ ในปี 2017 รัฐบาลของกลยุทธ์อุตสาหกรรมมี AI และข้อมูลทางเศรษฐกิจเป็นหนึ่งในสี่ ‘แกรนด์ท้าทายสำหรับธุรกิจสหราชอาณาจักรที่จะจัดลำดับความสำคัญและในปี 2018 ก็เปิดตัวสำนักงานสำหรับปัญญาประดิษฐ์ แถลงการณ์ของพรรคในปี 2019 ยังให้คำมั่นที่จะให้กองทุนทักษะแห่งชาติมูลค่า 3 พันล้านปอนด์ใหม่เพื่อช่วยในการฝึกอบรม (และฝึกอบรมซ้ำ) คนงานสำหรับเศรษฐกิจที่เปลี่ยนแปลง
[NPC5]นี่เป็นขั้นตอนที่น่ายินดี แต่ปัญหายังคงอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มีความเสี่ยงที่หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจและการเมืองของ AI และอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากระบบอัตโนมัติและการสูญเสียงาน จะไม่ถูกกระจายอย่างเท่าเทียมกันในภูมิภาคต่างๆ สหราชอาณาจักรมีความไม่เท่าเทียมกันในระดับภูมิภาคที่เลวร้ายที่สุดในโลกที่พัฒนาแล้ว และการเปลี่ยนแปลงที่ AI จะนำมาอาจทำให้สิ่งนี้รุนแรงขึ้น รายงานของ Tech Nation ปี 2019เปิดเผยว่าลอนดอนและตะวันออกเฉียงใต้เพียงแห่งเดียวดึงดูดการลงทุนด้านเทคโนโลยีในสหราชอาณาจักรถึงสองในสาม ในขณะเดียวกันการศึกษาระบบอัตโนมัติของ Future Advocacyเผยให้เห็นว่าภาคเหนือและมิดแลนด์น่าจะได้รับผลกระทบมากที่สุดจากผลกระทบจากระบบอัตโนมัติ เมื่อศูนย์กลางของแรงดึงดูดทางการเมืองแบบอนุรักษ์นิยมขยับไปยังพื้นที่ที่เสี่ยงต่อการถูกละเลยผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจของ AI รัฐบาลใหม่จึงต้องจัดการกับปัญหาความไม่เท่าเทียมกันที่เกิดจาก AI โซลูชันอยู่ในการเสริมอำนาจให้รัฐบาลท้องถิ่นสร้างกลยุทธ์ AI ของตนเองโดยเฉพาะกับความต้องการในท้องถิ่นของพวกเขา