最早将在本世纪20年代末或者30年代初引发金融崩溃，而这几乎不可避免。他还称金融业如此依赖科技公司开发的模型，将导致经济混乱。
Gensler呼吁人工智能监管规则既要解决科技公司如何构建底层人工智能模型的问题，也要解决华尔街如何处理这些模型的问题。
他表示，这是一个跨监管的挑战，因为大部分监管都是针对个体机构、银行、货币基金或者经纪商，但人工智能是横向的问题，很多机构可能使用相同的底层模型或底层数据聚合器。
Gensler指出，人工智能模型的大规模应用极易出现“羊群效应”，例如抵押贷款机构可能都会使用一家科技公司的人工智能系统来评估信用度，但若该模型存在缺陷，这将导致违约激增并威胁房地产市场。
而这种情况并非危言耸听。人工智能一直有一个理论，即使用某一系统的公司越多，该模型收集的数据越多，其预测效果就很高。这就创造了一个赢家通吃的环境，造成一两个模型主导一个行业的风险。
Gensler还担忧大型科技公司之间在人工智能供应上的整合。谷歌、亚马逊和微软等公司拥有强大的云服务来托管复杂的人工智能模型，但美国没有多少云服务提供商。
投行摩根士丹利上个月推出了基于OpenAI GPT-4模型的人工智能助手，用以帮助员工收集市场信息。而另一家金融巨头摩根大通则已经申请了一项名为IndexGPT的人工智能模型专利，该技术将帮助交易者选择产品。
截至目前，美国尚未建立人工智能监管体系，国会仍处于审慎评估之中。而确保人工智能的稳定性可能是美国，乃至全球监管机构未来几年最复杂的测试之一。开元体育
