Задание 1. Приведите 2 примера использования искусственного интеллекта финансовыми организациями, о которых не рассказывали на уроке (2 балла) Задание 2. Напишите, какой риск или проблема ИИ беспокоит именно вас и почему? (1 балл за риск/проблему и 1 балл за объяснение выбора) Задание 3. Выберите 2 принципа Этики ИИ, которые разбирались на уроке, и приведите пример, когда они нарушаются.

### Задание 1 **Примеры использования искусственного интеллекта финансовыми организациями:** 1. **Анализ настроений в социальных сетях:** Финансовые организации могут использовать ИИ для анализа настроений в социальных сетях, чтобы понять, как общественное мнение и тенденции влияют на фондовый рынок. Например, если множество пользователей Twitter обсуждают отрицательные события в крупной компании, алгоритмы могут определить общий негативный настрой и направить аналитиков на переоценку акций этой компании. 2. **Оптимизация портфелей инвестиций:** Некоторые инвестиционные фирмы используют ИИ для создания сложных алгоритмов, которые анализируют данные о рынке в реальном времени и помогают в оптимизации инвестиционных портфелей. Эти системы могут сравнивать большое количество инвестиционных инструментов, предсказывать будущее поведение рынка и автоматически ребалансировать портфель для достижения наилучших результатов. ### Задание 2 **Риск или проблема ИИ:** **Проблема: Прозрачность алгоритмов.** Меня беспокоит, что алгоритмы ИИ часто не являются прозрачными, и их внутренние механизмы остаются непонятными для людей и организаций, которые их используют. **Объяснение выбора:** Проблема с отсутствием прозрачности в алгоритмах ИИ заключается в том, что пользователи не могут понять, как принимаются решения. Это может привести к недоверию, особенно если результаты алгоритмов касаются финансовых инвестиций или кредитной оценки. Если мы не можем понять, почему система приняла то или иное решение, это создает риски для пользователей и может вызвать юридические и этические проблемы. ### Задание 3 **Два принципа Этики ИИ:** 1. **Справедливость:** Пример нарушения: Если алгоритм кредитного скоринга основывается на исторических данных, в которых указанные данные являются предвзятыми (например, дискриминация по расовому или половому признаку), это может привести к неправильной или несправедливой оценке заемщиков. 2. **Обязанность обеспечить безопасность:** Пример нарушения: Когда финансовая организация использует ИИ для автоматической торговли без надлежащего мониторинга и контролирования процессов, это может привести к крупным убыткам на рынке, например, в результате алгоритмических торговых сбоев, что угрожает как компанийному, так и рыночному состоянию в целом.