സമീപകാലത്ത്, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) പ്രകൃതി ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് മേഖലയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു, മനുഷ്യനെപ്പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് മനസിലാക്കുന്നതിലും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധേയമായ കഴിവുകൾ പ്രകടമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ബാങ്കിംഗ് മേഖലയിലേത് പോലുള്ള സെൻസിറ്റീവും സങ്കീർണ്ണവുമായ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ കാര്യം വരുമ്പോൾ, രേഖകളിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് എൽഎൽഎമ്മുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് സാധുവായ ആശങ്കകളുണ്ട്. എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക് അവയുടെ ഗുണങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും, ബാങ്കിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണതകൾ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള കൃത്യതയും കൃത്യതയും ആവശ്യപ്പെടുന്നു, അത് ഈ മോഡലുകൾ സ്ഥിരമായി നൽകാൻ പാടുപെടുന്നു. ഇത് അവയുടെ വിശ്വാസ്യതയെയും കൃത്യതയെയും കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾക്ക് കാരണമായി. ഒരു പ്രത്യേക പ്രതിഭാസം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മതിഭ്രമമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ മോഡലുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ. ഈ ലേഖനത്തിൽ ഞാൻ വെല്ലുവിളികൾ വിശദീകരിക്കാൻ ശ്രമിച്ചു, അതേസമയം വെല്ലുവിളിക്കപ്പെടാനും തെറ്റാണെന്ന് തെളിയിക്കാനും ഞാൻ തയ്യാറാണ്. എന്നിരുന്നാലും, കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ എൽഎൽഎമ്മുകൾ സംശയാതീതമായി കൃത്യമാണെന്ന് പരീക്ഷിക്കുന്നതുവരെ, തെളിവുകളുടെ ഭാരം അവയുടെ ഉപയോഗം സ്കെയിലിൽ വാദിക്കുന്ന ആളുകളിൽ നിക്ഷിപ്തമാണ്.

ഈ ആശങ്കയെ വിലമതിക്കാൻ കഴിയണമെങ്കിൽ, ഒരു മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അടുത്ത സ്ട്രിംഗ് സൃഷ്ടിക്കുക എന്ന തത്വത്തിലാണ് എൽഎൽഎമ്മുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് ഒരിക്കൽ ഓർമ്മിക്കണം, അങ്ങനെ ചെയ്യാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഉത്തരങ്ങൾ വിഭാവനം ചെയ്യുന്നതിന്റെ ഭാഷയും യുക്തിയും പഠിച്ചു. ഇത് കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് തുല്യമല്ല. പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ക്രമത്തിൽ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള അടുത്ത വാക്ക് പ്രവചിക്കുന്നതിലൂടെ ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളിലെ രൂപകൽപ്പനയാണ് കൃത്യതയുടെ അഭാവം. കൃത്യത പരമപ്രധാനമായ ബാങ്കിംഗിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, കൃത്യമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ചെറിയ വ്യതിയാനം പോലും ഗണ്യമായ സാമ്പത്തികവും നിയമപരവുമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഡാറ്റാ ജനറേഷനിൽ കൃത്യതയേക്കാൾ ഒഴുക്കിനും യോജിപ്പിനും മുൻഗണന നൽകാനുള്ള എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ അന്തർലീനമായ പ്രവണത തെറ്റായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷനിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഇത് ഗുരുതരമായ പ്രവർത്തന പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകും.

രൂപകമായി – കൃത്യമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷനായി ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് സൂക്ഷ്മമായി വിശദമായ മാപ്പ് വരയ്ക്കാൻ ഒരു ക്രിയേറ്റീവ് ആർട്ടിസ്റ്റിനെ അയയ്ക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്. കലാകാരന് ഭാവനയും വൈദഗ്ധ്യവും നിറഞ്ഞ ഒരു മാസ്റ്റർപീസ് നിർമ്മിക്കാമെങ്കിലും, കൃത്യമായ കാർട്ടോഗ്രാഫിക്കായി അവയെ ആശ്രയിക്കുന്നത് വികലമായ ലാൻഡ്സ്കേപ്പുകളിലേക്കും കാണാതായ ലാൻഡ്മാർക്കുകളിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം. അതുപോലെ, ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, അതിന്റെ സർഗ്ഗാത്മക വൈദഗ്ധ്യത്തോടെ, വാചാലവും ആകർഷകവുമായ വാചകം സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം, പക്ഷേ കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ചുമതലപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, വിപുലീകരിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ഉള്ള അതിന്റെ പ്രവണത കൃത്യതയില്ലായ്മയ്ക്കും തെറ്റായ വിവരണങ്ങൾക്കും കാരണമായേക്കാം. കാർട്ടോഗ്രാഫിയുടെ കൃത്യതയുമായി ഒരു കലാകാരൻ പോരാടുന്നതുപോലെ, വസ്തുതാപരവും കൃത്യവുമായ വിവരങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ജോലികളിൽ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ സർഗ്ഗാത്മകതയോടുള്ള അഭിനിവേശം ഒരു അപകടമുണ്ടാക്കും.

യുക്തി കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, 3 വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് ഓർമ്മിപ്പിക്കുന്നത് രസകരമാണ്. “സാധ്യമാണ്,”, “വിശ്വസനീയം,”, “സാദ്ധ്യത”.

സാദ്ധ്യത: യുക്തിപരമോ ഭൗതികമോ ആയ പരിമിതികളുടെ പരിധിയിൽ നിലനിൽക്കാനോ സംഭവിക്കാനോ കഴിയുമെങ്കിൽ എന്തെങ്കിലും സാധ്യമാണെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. സ്ഥാപിത തത്വങ്ങളുടെ അന്തർലീനമായ വൈരുദ്ധ്യമോ ലംഘനമോ ഇല്ലെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വിശ്വസനീയം: ഒരു പ്രസ്താവനയുടെയോ ആശയത്തിന്റെയോ വിശ്വാസ്യത അല്ലെങ്കിൽ യുക്തിസഹതയുടെ അളവിനെയാണ് പ്ലാസിബിലിറ്റി സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. എന്തെങ്കിലും വിശ്വസനീയമാണെങ്കിൽ, ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അത് ശരിയോ സാധുതയുള്ളതോ ആയി അംഗീകരിക്കപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, പക്ഷേ അത് തെളിയിക്കപ്പെടുകയോ സ്ഥിരീകരിക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടതില്ല. സാധ്യത: ഒരു സംഭവം സംഭവിക്കാനോ സത്യമാകാനോ ഉള്ള സാധ്യത അല്ലെങ്കിൽ സാധ്യതയെയാണ് സാധ്യത സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. തെളിവുകളെയോ യുക്തിയെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്ത ഫലങ്ങളുടെ ആപേക്ഷിക സാധ്യത വിലയിരുത്തുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സാധ്യതയുള്ള ഒരു സംഭവം സംഭവിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, പക്ഷേ അത് ഉറപ്പ് നൽകുന്നില്ല.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഈ പദങ്ങൾ മോഡൽ സൃഷ്ടിച്ച പ്രസ്താവനകൾ, പ്രവചനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രതികരണങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ശക്തി നിർവചിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, അവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആത്മവിശ്വാസത്തിന്റെയോ വിശ്വാസ്യതയുടെയോ നില സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) ഉൾപ്പെടെയുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് രൂപങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉപയോഗ കേസുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഈ മൂന്ന് പദങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഞാൻ ശ്രമിക്കാം:

സാധ്യത: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷനിൽ, ‘സാധ്യത’ എന്നത് ഏതെങ്കിലും നിയമങ്ങളോ നിയന്ത്രണങ്ങളോ ലംഘിക്കാതെ നൽകിയ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നോ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നോ സൈദ്ധാന്തികമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വിശ്വസനീയം: ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ ‘വിശ്വസനീയമായ’ സന്ദർഭങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിദ്യാസമ്പന്നമായ ഊഹങ്ങൾ നടത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ. ഇതിനർത്ഥം വ്യക്തമായി പ്രസ്താവിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിലും യുക്തിസഹമെന്ന് തോന്നുന്ന ചില ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം എന്നാണ്. സാധ്യത: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിരീക്ഷിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചില ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ കൃത്യമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കാനുള്ള സാധ്യതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് “സാധ്യത”.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ വിവിധ ഭാഷയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികളിൽ അവരുടെ വൈദഗ്ദ്ധ്യം പ്രദർശിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, രേഖകളിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് ആവശ്യമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ബാങ്കിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് അവ അനുയോജ്യമായ പരിഹാരമായിരിക്കില്ല. കൃത്യതയിലെ പിശകുകൾ, നിയന്ത്രണ ലംഘനങ്ങൾ, നിയമപരമായ ബാധ്യതകൾ, ഡാറ്റാ സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങൾ, പൊരുത്തക്കേട് എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള അപകടസാധ്യതകളും അനന്തരഫലങ്ങളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഭ്രമം എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു അപാകതയിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിക്കുന്ന നേട്ടങ്ങളെക്കാൾ കൂടുതലാണ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, രേഖകളിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലില്ലാത്ത വിശ്വസനീയമോ സാധ്യതയുള്ളതോ ആയ വിവരങ്ങൾ എൽഎൽഎമ്മുകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം, ഇത് കൃത്യതയില്ലാത്ത ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷനിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഇത് സാമ്പത്തിക കണക്കുകൂട്ടലുകൾ, അനുവർത്തനം, തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവയ്ക്ക് കൃത്യത അത്യാവശ്യമായ ബാങ്കിംഗിൽ നിർണായകമാണ്.

ഭാഷാ മോഡലുകൾ, വിശ്വസനീയമെന്ന് തോന്നുന്നതും എന്നാൽ ആത്യന്തികമായി തെറ്റായതോ അസംബന്ധമോ ആയ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങളെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മതിഭ്രമങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഈ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സാധാരണയായി പരിശീലന വേളയിൽ പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ മോഡൽ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നതിന്റെ ഫലമാണ്, ആ പാറ്റേണുകൾ സന്ദർഭത്തിന് അനുയോജ്യമല്ലെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിൽ അസാധ്യമാണെങ്കിലും. ബാങ്കിംഗ് പ്രക്രിയകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷനിൽ എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ വിശ്വാസ്യതയ്ക്കും വിശ്വാസ്യതയ്ക്കും ഇത് ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു.

ബാങ്കിംഗ് രേഖകളുടെ സങ്കീർണ്ണത: ബാങ്കിംഗ് രേഖകളിൽ പലപ്പോഴും സാന്ദ്രവും വളരെ സവിശേഷവുമായ വിവരങ്ങൾ, നിയമപരമായ പദാവലി, സങ്കീർണ്ണമായ സംഖ്യാ ഡാറ്റ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട വിവരങ്ങൾ കൃത്യമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് കൃത്യമായ ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കുക മാത്രമല്ല, ഡൊമെയ്ൻ നിർദ്ദിഷ്ട സൂക്ഷ്മതകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും വേണം. എൽഎൽഎമ്മുകൾ, അവരുടെ ഭാഷാ ഗ്രഹണത്തിൽ ശ്രദ്ധേയമാണെങ്കിലും, സങ്കീർണ്ണമായ സാമ്പത്തിക രേഖകളുടെ മുഴുവൻ ആഴവും ഗ്രഹിക്കാൻ പാടുപെടുന്നു, ഇത് നിർണായക തീരുമാനങ്ങളെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്ന തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.

റെഗുലേറ്ററി കോംപ്ലിയൻസും നിയമപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും: സുതാര്യത, സുരക്ഷ, നീതി എന്നിവ ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത കർശനമായ നിയന്ത്രണ ചട്ടക്കൂടുകൾക്ക് വിധേയമാണ് ബാങ്കിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ. കള്ളപ്പണം വെളുപ്പിക്കൽ വിരുദ്ധ (എഎംഎൽ), നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താവിനെ അറിയുക (കെവൈസി) തുടങ്ങിയ ചട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിന് കൃത്യമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ നിർണായകമാണ്. ഈ ജോലിക്കായി എൽഎൽഎമ്മുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് അപൂർണ്ണമോ കൃത്യതയില്ലാത്തതോ ആയ വേർതിരിച്ചെടുക്കലുകൾക്ക് കാരണമാകും, ഇത് ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളെ റെഗുലേറ്ററി പിഴകൾക്കും നിയമപരമായ ബാധ്യതകൾക്കും വിധേയമാക്കും.

പൊരുത്തക്കേടും വിശ്വാസ്യതയും: എൽഎൽഎമ്മുകൾ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അതായത് അവ ചിലപ്പോൾ അസ്ഥിരമായ ഫലങ്ങൾ നൽകും. കൃത്യതയും സ്ഥിരതയും വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാനാവാത്ത ബാങ്കിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, എൽഎൽഎമ്മുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് പ്രവചനാതീതമായ ഒരു ഘടകം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് സിസ്റ്റത്തിലുള്ള വിശ്വാസത്തെ ഇല്ലാതാക്കും.

പരിശീലന ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുക: ഇന്റർനെറ്റിൽ നിന്നുള്ള വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നു, ഇത് ബാങ്കിംഗ് ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഘടനകളെയും ഭാഷയെയും കൃത്യമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കില്ല. പരിശീലന ഡാറ്റയും ബാങ്കിംഗ് ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ഡൊമെയ്ൻ നിർദ്ദിഷ്ട ഉള്ളടക്കവും തമ്മിലുള്ള പൊരുത്തക്കേട് സബ്ഓപ്റ്റിമൽ പ്രകടനത്തിനും പിശകുകൾക്കും കാരണമാകും.

രൂപകമായി വീണ്ടും – കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു ശാസ്ത്രീയ വിജ്ഞാനകോശം സമാഹരിക്കാൻ സർഗ്ഗാത്മക എഴുത്ത് കഴിവുള്ള ഒരു നോവലിസ്റ്റിനെ നിയമിക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്. ശ്രദ്ധേയമായ ആഖ്യാനങ്ങളും സമ്പന്നമായ കഥാപാത്രങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ നോവലിസ്റ്റ് മികവ് പുലർത്തുമെങ്കിലും, അനുഭവപരമായ വസ്തുതകളുടെ സൂക്ഷ്മമായ ക്രമീകരണം ഫിക്ഷൻ ലോകത്ത് ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകും. അതുപോലെ, ഭാവനാത്മക ഭാഷയ്ക്കുള്ള ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ കഴിവ് ഗദ്യത്തിൽ ഏർപ്പെടുന്നതിന് കാരണമായേക്കാം, പക്ഷേ കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ചുമതലപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, വിശദീകരിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ഉള്ള അതിന്റെ പ്രവണത കൃത്യതയില്ലായ്മയും തെറ്റായ വിവരണങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കും. ഒരു നോവലിസ്റ്റ് അശ്രദ്ധമായി ഒരു വിജ്ഞാനകോശത്തിലേക്ക് സാങ്കൽപ്പിക ഘടകങ്ങൾ കുത്തിവയ്ക്കുന്നതുപോലെ, കർശനമായ കൃത്യവും സ്പഷ്ടവുമായ വിവരങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ സർഗ്ഗാത്മക പ്രവണതകൾ ഒരു അപകടമുണ്ടാക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ – സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് സ്വമേധയാ പ്രവേശിക്കുന്നതിന് ഒരു കരാർ കുറിപ്പിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ ഇൻസ്ട്രുമെന്റ് ഡാറ്റ (ഇൻസ്ട്രുമെന്റ് ഐഡി പോലുള്ളത്), മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റ (വില പോലുള്ളത്), എതിർ ഡാറ്റ (ബെനിഫിഷ്യറി ഐഡി പോലുള്ളവ), ട്രേഡ് ഡാറ്റ (ക്യുടിവൈ പോലുള്ളവ) എന്നിവ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന ഒരു ഉപയോക്താവിനെ ഇതുവരെ ആശ്രയിച്ചിരുന്ന ഒരു ട്രേഡ് എൻട്രി മൊഡ്യൂൾ സങ്കൽപ്പിക്കുക. കാര്യക്ഷമമല്ല എന്നതിൽ സംശയമില്ല, കാരണം അതിന്റെ മാനുവൽ. എന്നിരുന്നാലും, ഭൂതകാലത്തിൽ നിന്നും വർത്തമാനകാലത്തിൽ നിന്നുമുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് കരാർ കുറിപ്പുകളിൽ നിന്ന് മനഃപാഠമാക്കിയ ഒരു ഭാഷാ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ഒഴുക്ക് യാന്ത്രികമാക്കുന്നത് ഇപ്പോൾ സങ്കൽപ്പിക്കുക. കൃത്യമായ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് പിന്നോട്ട് പോകുന്നില്ല, മറിച്ച് ഇൻസ്ട്രുമെന്റ് ഐഡി, വില, ബെനിഫിഷ്യറി ഐഡി മുതലായവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പഠന ശേഷിയെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പക്വത സംശയാതീതമായി വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഭാവി ഇതായിരിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഞാൻ പറഞ്ഞതുപോലെ, എൽഎൽഎമ്മുകൾ സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കുകയും കൃത്യമാണെന്ന് തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതുവരെ, തെളിവുകൾ നൽകാനും അവയുടെ വിശ്വാസ്യത സ്ഥാപിക്കാനുമുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം അവയുടെ ഉപയോഗത്തിനായി വാദിക്കുന്നവർക്കാണ്.

ഡോക്യുമെന്റിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലില്ലാത്ത വിശ്വസനീയമായ – ശബ്ദമുള്ള വിവരങ്ങൾ എൽഎൽഎമ്മുകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. ഇത് കൃത്യതയില്ലാത്ത ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷനിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഇത് സാമ്പത്തിക കണക്കുകൂട്ടലുകൾ, അനുവർത്തനം, തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവയ്ക്ക് കൃത്യത അത്യാവശ്യമായ ബാങ്കിംഗിൽ നിർണായകമാണ്.

പകരം, കൂടുതൽ വിവേകപൂർണ്ണമായ സമീപനത്തിൽ ബാങ്കിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പ്രത്യേക ഉപകരണങ്ങളും സംവിധാനങ്ങളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും ഏറ്റവും ഉയർന്ന കൃത്യത, വിശ്വാസ്യത, അനുവർത്തനം എന്നിവ ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യും.