Етичні міркування при впровадженні DeepSeek AI у фінтех

Девін Партіда — головний редактор ReHack. Як письменниця, її роботи публікувалися в Inc., VentureBeat, Entrepreneur, Lifewire, The Muse, MakeUseOf та інших.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інші

Штучний інтелект (AI) — одна з найперспективніших, але й унікально тривожних технологій у фінтеху сьогодні. Тепер, коли DeepSeek спричинив хвилю потрясінь у сфері ШІ, його конкретні можливості та ризики вимагають уваги.

Хоча ChatGPT зробив генеративний ШІ популярним у 2022 році, DeepSeek підняв його на новий рівень, коли його модель DeepSeek-R1 запустилася у 2025 році.

Алгоритм є відкритим і безкоштовним, але працює на рівні з платними приватними альтернативами. Тому це спокуслива бізнес-можливість для фінтех-компаній, які прагнуть скористатися ШІ, але це також ставить етичні питання.

Рекомендовані читання:

*   **Модель DeepSeek R1 викликає дискусії щодо майбутнього розвитку ШІ**
*   **Модель ШІ DeepSeek: можливості та ризики для малих технологічних компаній**

Захист даних

Як і у багатьох застосунках ШІ, питання конфіденційності даних є актуальним. Великі мовні моделі (LLMs), такі як DeepSeek, потребують значної кількості інформації, а у сфері фінтех багато з цих даних можуть бути чутливими.

DeepSeek має додаткову складність через те, що є китайською компанією. Уряд Китаю може отримати доступ до всієї інформації з китайських дата-центрів або запитати дані у компаній у країні. Відповідно, модель може нести ризики, пов’язані з іноземним шпигунством і пропагандою.

Ще однією проблемою є витоки даних третіх сторін. DeepSeek уже зазнав витоку, що розкрив понад 1 мільйон записів, що може поставити під сумнів безпеку інструментів ШІ.

Уклон у сторону упереджень ШІ

Моделі машинного навчання, такі як DeepSeek, схильні до упереджень. Оскільки ШІ дуже добре вміє виявляти та навчатися на тонких патернах, які люди можуть пропустити, вони можуть засвоювати неусвідомлені упередження з навчальних даних. Навчаючись на такій викривленій інформації, вони можуть закріплювати та погіршувати проблеми нерівності.

Ці побоювання особливо актуальні у фінансах. Оскільки фінансові установи історично уникали можливостей для меншин, більша частина їхніх історичних даних демонструє значні упередження. Навчання DeepSeek на таких наборах даних може призвести до подальших упереджених дій, наприклад, відмови у кредитах або іпотеці на основі етнічної приналежності, а не кредитоспроможності.

Довіра споживачів

Оскільки новини про проблеми ШІ з’являються у ЗМІ, громадськість стає дедалі підозрілішою щодо таких сервісів. Це може призвести до втрати довіри між фінтех-компанією та її клієнтами, якщо вона не буде прозоро керувати цими питаннями.

DeepSeek може стикнутися з унікальним бар’єром. За повідомленнями, компанія створила свою модель лише за $6 мільйон і, як швидкозростаюча китайська компанія, може нагадати про проблеми конфіденційності, що вплинули на TikTok. Громадськість може не бути готовою довіряти низькобюджетній, швидко розробленій моделі ШІ з їхніми даними, особливо якщо на неї може впливати китайський уряд.

Як забезпечити безпечне та етичне впровадження DeepSeek

Ці етичні питання не означають, що фінтех-компанії не можуть безпечно використовувати DeepSeek, але підкреслюють важливість обережної реалізації. Організації можуть етично та безпечно впроваджувати DeepSeek, дотримуючись таких найкращих практик.

Запускайте DeepSeek на локальних серверах

Один із найважливіших кроків — запускати інструмент ШІ на внутрішніх дата-центрах. Хоча DeepSeek є китайською компанією, його ваги моделі відкриті, що дозволяє запускати його на серверах у США та зменшити побоювання щодо порушень конфіденційності з боку китайського уряду.

Однак не всі дата-центри однаково надійні. Ідеально, якщо фінтех-компанії зможуть розмістити DeepSeek на власному обладнанні. Якщо це неможливо, керівництво має ретельно обирати хостинг-партнера, який гарантує високий час роботи та відповідає стандартам безпеки, таким як ISO 27001 і NIST 800-53.

Обмежуйте доступ до чутливих даних

При створенні застосунку на базі DeepSeek фінтех-компанії мають враховувати, до яких даних модель може отримати доступ. ШІ має мати доступ лише до тих даних, які необхідні для виконання його функцій. Також бажано очищати доступні дані від будь-якої непотрібної особистої ідентифікаційної інформації (PII).

Коли DeepSeek зберігатиме менше чутливих даних, ризик витоку зменшиться. Мінімізація збору PII також важлива для дотримання законів, таких як Загальний регламент захисту даних (GDPR) та Закон Грем-Ліча-Блілі (GLBA).

Впроваджуйте заходи кібербезпеки

Регуляції, такі як GDPR і GLBA, зазвичай вимагають запровадження захисних заходів для запобігання витокам. Навіть поза цими законами, історія витоків DeepSeek підкреслює необхідність додаткових заходів безпеки.

Щонайменше, фінтехи мають шифрувати всі дані, доступні ШІ, у стані спокою та під час передачі. Регулярне тестування на проникнення для виявлення та усунення вразливостей також є бажаним.

Фінтех-організації мають розглядати автоматичний моніторинг своїх застосунків DeepSeek, оскільки така автоматизація може заощадити в середньому 2,2 мільйона доларів на витратах через швидше та ефективніше реагування.

Аудит та моніторинг усіх застосунків ШІ

Навіть після впровадження цих заходів важливо залишатися пильними. Перед запуском DeepSeek необхідно провести аудит застосунку на предмет ознак упереджень або вразливостей безпеки. Пам’ятайте, що деякі проблеми можуть бути непомітними спочатку, тому потрібен постійний контроль.

Створіть спеціальну команду для моніторингу результатів ШІ та забезпечення його етичності й відповідності регуляціям. Також важливо бути прозорими з клієнтами щодо цієї практики. Це допоможе зміцнити довіру у цій сумнівній галузі.

Фінтех-компанії повинні враховувати етику ШІ

Дані у фінтеху особливо чутливі, тому всі організації у цій сфері мають серйозно ставитися до інструментів, що залежать від даних, таких як ШІ. DeepSeek може бути перспективним бізнес-ресурсом, але лише за умови дотримання строгих етичних та безпекових стандартів.

Коли керівники фінтеху зрозуміють необхідність такої обережності, вони зможуть забезпечити безпечне та справедливе використання своїх інвестицій у DeepSeek та інші проекти ШІ.