กรอบการกำกับดูแล: สิบปีต่อมา

โดย Hilary J. Allen ที่มา: American University

หลังจากที่หน่วยงานกำกับดูแลทางการเงินของสหราชอาณาจักรได้เปิดตัวห้องทดลองด้านเทคโนโลยีทางการเงินเป็นเวลา 10 ปี แม้ว่าโมเดลนี้จะได้รับความนิยมทั่วโลก แต่ผลกระทบที่แท้จริงของแก่นกลาง—การผ่อนคลายการกำกับดูแลและการให้คำแนะนำ—ยังคงขาดหลักฐานที่มีน้ำหนัก หลักฐานที่มีอยู่แสดงให้เห็นเพียงว่าห้องทดลองเป็นประโยชน์ต่อบริษัทที่เข้าร่วม แต่ไม่สามารถพิสูจน์ผลกระทบต่อระบบการกำกับดูแลโดยรวม หรือการเข้าถึงผลลัพธ์นวัตกรรมอย่างกว้างขวาง สองข้อกังวลหลักที่เกิดขึ้นในขณะเกิดห้องทดลอง (การลดประสิทธิภาพการกำกับดูแลและความสงสัยในผลการเรียนรู้ด้านการกำกับดูแล) ในการปฏิบัติเป็นเวลา 10 ปีไม่เพียงแต่ไม่ได้คลี่คลาย แต่บางครั้งยังทำให้รุนแรงขึ้น แม้ว่าการออกแบบที่ปรับปรุงอาจบรรเทาปัญหาบางอย่างได้ แต่ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ที่การต้องพิจารณาโมเดลห้องทดลองใหม่ โดยเฉพาะในขณะที่มีการส่งเสริมการสร้างนวัตกรรม AI แบบสร้างสรรค์ ในเมื่อการขยายขนาดของ AI แบบสร้างสรรค์นั้นยากที่จะทำลายข้อจำกัดในตัวมันเอง และได้สร้างผลกระทบเชิงลบอย่างมีนัยสำคัญต่อความเป็นส่วนตัว สิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา และระบบนิเวศ การนำกลไกห้องทดลองที่อาจลดทอนการคุ้มครองทางกฎหมายมาใช้โดยไม่รอบคอบเพื่อส่งเสริม AI ถือว่ามีความเสี่ยงสูง สถาบันวิจัยเทคโนโลยีทางการเงินของมหาวิทยาลัยประชาชนจีนได้ทำการแปลส่วนสำคัญของการศึกษา.

หนึ่ง, บทนำ

หน่วยงานกำกับดูแลในประเทศต่างๆ ทั่วโลกกำลังสำรวจแนวทางการกำกับดูแลที่เหมาะสมสำหรับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีอย่างกระตือรือร้น ในปี 2015 สำนักงานกำกับดูแลพฤติกรรมทางการเงินของสหราชอาณาจักร (FCA) ได้ประกาศสร้างกลไก Sandbox สำหรับการกำกับดูแลฟินเทค และในช่วงสิบปีถัดมา โมเดลนี้ได้แพร่หลายไปทั่วโลกอย่างรวดเร็ว การออกแบบหลักของ Sandbox คือการเลือกบริษัทที่สามารถดำเนินการทดลองผลิตภัณฑ์ในสภาพแวดล้อมที่มีข้อบังคับที่ผ่อนคลายและความเสี่ยงจากการบังคับใช้กฎหมายที่ลดลง เป้าหมายมีลักษณะเป็นสองเท่า: ประการแรกคือการลดอุปสรรคในการเข้าถึงที่อาจขัดขวางนวัตกรรมทางฟินเทค; ประการที่สองคือการมอบโอกาสให้หน่วยงานกำกับดูแลได้รู้จักเทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อที่จะปรับกลยุทธ์การกำกับดูแลในกระบวนการทดลอง Sandbox ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผู้กำหนดนโยบายในหลายประเทศยังแสดงความสนใจอย่างมากในการใช้กลไก Sandbox เพื่อส่งเสริมนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์และสร้างกรอบการกำกับดูแล AI ใหม่ อย่างไรก็ตาม การปฏิบัติ Sandbox ทางฟินเทคในช่วงสิบปีที่ผ่านมาแสดงให้เห็นว่าการนำไปใช้ในด้าน AI ในฐานะเครื่องมือทางนโยบายยังขาดหลักฐานที่เพียงพอ.

แม้ว่ากลไกการกำกับดูแลแบบทดลองจะถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลาย แต่หลักฐานเชิงประจักษ์ในการประเมินระดับความสำเร็จของเป้าหมายยังคงมีไม่เพียงพอ การศึกษาทางประจักษ์ที่มีอยู่ในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดนวัตกรรม: ความสามารถในการระดมทุนของบริษัทที่เข้าร่วม จำนวนการได้รับสิทธิบัตร เป็นต้น ข้อมูลประเภทนี้ไม่สามารถเปิดเผยผลกระทบของกลไกการทดลองต่อกรอบการกำกับดูแลทางการเงินที่รวมอยู่ได้ และไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าผลลัพธ์นวัตกรรมที่เกิดจากกลไกการทดลองเป็นประโยชน์ต่อกลุ่มอื่นนอกเหนือจากผู้ที่มีส่วนร่วมในนวัตกรรมหรือไม่.

การขาดข้อมูลสนับสนุนเป็นสิ่งสำคัญ—อนาคตของการบรรลุเป้าหมายของฟินเทคแซนด์บ็อกซ์นั้นไม่ค่อยสดใส ก่อนอื่น ยังไม่ชัดเจนว่าการสร้างนวัตกรรมฟินเทคจะสามารถสร้างผลประโยชน์ทางสังคมที่เพียงพอเพื่อรองรับความเหมาะสมในการผ่อนคลายข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่สำคัญ ซึ่งข้อกำหนดเหล่านั้นมีวัตถุประสงค์เพื่อปกป้องผู้บริโภคและระบบการเงินจากการถูกทำร้าย นอกจากนี้ เนื่องจากตัวอย่างผู้เข้าร่วมในแซนด์บ็อกซ์ขาดความเป็นตัวแทนและสภาพแวดล้อมที่สามารถทำให้เกิดการถูกควบคุมได้ง่าย ข้อมูลที่หน่วยงานกำกับดูแลได้รับจากการทดลองจึงมีข้อจำกัดอย่างมาก ช่องทางการแบ่งปันข้อมูลที่ได้จากแซนด์บ็อกซ์ของผู้กำกับดูแลก็ถูกจำกัดเช่นกัน.

สอง, พื้นฐานทางทฤษฎีของ Sandbox การกำกับดูแล

ในปี 2016 หน่วยงานกำกับดูแลพฤติกรรมทางการเงินแห่งสหราชอาณาจักร (FCA) ได้กำหนด “กรอบการทดสอบ” (regulatory sandbox) แห่งแรกว่า “เป็นพื้นที่ ‘ปลอดภัย’ ที่ธุรกิจสามารถทดสอบผลิตภัณฑ์ นวัตกรรม บริการ โมเดลธุรกิจ และกลไกการจัดส่ง โดยมีเงื่อนไขว่าผู้บริโภคจะได้รับการคุ้มครองอย่างเต็มที่” ในช่วงสิบปีถัดมา ผู้เข้าร่วมในกรอบการทดสอบของ FCA มุ่งเน้นไปที่การใช้เทคโนโลยีเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์สินเชื่อ การลงทุน ธนาคาร และการชำระเงินรูปแบบใหม่ หลายเขตอำนาจศาลทั่วโลกได้เลียนแบบและจัดตั้งกรอบการทดสอบทางการเงิน (fintech regulatory sandbox) ขึ้นมา แม้ว่าจะมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในด้านโครงสร้างและเป้าหมายของกรอบการทดสอบที่ออกแบบโดยหน่วยงานกำกับดูแลที่แตกต่างกัน เป้าหมายหลักมักจะประกอบด้วยองค์ประกอบต่อไปนี้:

1. สนับสนุนการเสนอผลิตภัณฑ์ บริการ หรือรูปแบบธุรกิจที่เป็นนวัตกรรมแก่บริษัทเทคโนโลยีทางการเงิน;

2. สร้างระบบบริการทางการเงินที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและการบริหารความเสี่ยงที่ดีกว่า

3. ชี้แจงความสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยีใหม่และรูปแบบธุรกิจกับกรอบการกำกับดูแล และระบุอุปสรรคในการเข้าตลาดที่อาจเกิดขึ้น;

4. ส่งเสริมการแข่งขันที่มีประสิทธิภาพซึ่งเป็นประโยชน์ต่อผู้บริโภค;

ยกระดับการเข้าถึงบริการทางการเงินให้ทั่วถึงมากขึ้น

กรอบการกำกับดูแลถือเป็นกลไกที่ได้ประโยชน์ทั้งสามฝ่าย: ช่วยให้นักนวัตกรรมเข้าถึงเงินทุนและเร่งการออกสู่ตลาดของผลิตภัณฑ์; รับประกันว่าผู้บริโภคสามารถเข้าถึงผลิตภัณฑ์ฟินเทคได้มากขึ้น; ทำให้หน่วยงานกำกับดูแลเข้าใจผลิตภัณฑ์ฟินเทคและความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์กับกฎระเบียบ (ยังไม่นับรวมการสร้างภาพลักษณ์ “เป็นมิตรกับนวัตกรรม” ของเขตอำนาจศาล) .

ตั้งแต่ FCA เป็นผู้ริเริ่มแนวคิด Sandbox การกำกับดูแลได้ขยายไปสู่หลายสาขา เช่น ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และการปฏิบัติตามกฎหมาย ตามรายงานของ OECD ในปี 2023 แสดงให้เห็นว่าทั่วโลกมีการดำเนินการ Sandbox ประมาณ 100 โครงการ ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มีการเรียกร้องให้พักการกำกับดูแลเพื่อส่งเสริมการทดลอง AI ที่เพิ่มมากขึ้น.

Sandbox การกำกับดูแลมีข้อได้เปรียบหลายประการ:

1. ส่งเสริมนวัตกรรม: เทคโนโลยี AI มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และสภาพแวดล้อมการกำกับดูแลยากที่จะประสานกัน แซนด์บ็อกซ์ช่วยลดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบในการพัฒนาเทคโนโลยีในสภาพแวดล้อมที่ควบคุม การทดลองแสดงให้เห็นว่าสามารถลดระยะเวลาในการ “ออกสู่ตลาด” ของผลิตภัณฑ์นวัตกรรมได้อย่างมีนัยสำคัญ เพิ่มความแน่นอนทางกฎหมายของบริษัท และกระตุ้นพลังแห่งนวัตกรรม 2. เพิ่มความเร็วในการตอบสนอง: กระบวนการออกกฎหมายในปัจจุบัน (เช่น กฎระเบียบ AI ของสหภาพยุโรป) มีความล่าช้า - ร่างกฎหมายนี้ถูกเสนอในเดือนเมษายน 2021 และยังอยู่ระหว่างการพิจารณา คาดว่าจะมีผลบังคับใช้ก่อนปี 2025/26 เป็นเรื่องที่ท้าทายมากกว่าคือ หลังจากการออกกฎหมายแบบดั้งเดิมนี้ผ่านไป การแก้ไขในอนาคตเพื่อให้สอดคล้องกับการพัฒนาเทคโนโลยีจะเป็นเรื่องที่ยากมาก ในบางแง่มุม ร่างกฎหมายนี้เกิดขึ้นในยุคก่อนที่จะมี AI ที่สร้างสรรค์ เช่น ChatGPT และขณะนี้มันได้ล้าสมัยไปแล้ว ในทางตรงกันข้าม แซนด์บ็อกซ์ในฐานะเครื่องมือที่ตอบสนองได้อย่างยืดหยุ่นสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อความท้าทายใหม่ 3. เสริมสร้างการคุ้มครองผู้บริโภค: ระบบ AI อาจทำให้ผู้บริโภคได้รับความเสียหาย แซนด์บ็อกซ์ช่วยทดสอบระบบในสภาพแวดล้อมที่ควบคุม ระบุและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เพื่อรับประกันความปลอดภัยของเทคโนโลยีและรักษาความไว้วางใจของผู้บริโภคต่อเทคโนโลยีใหม่ 4. ส่งเสริมการบริหารร่วม: แซนด์บ็อกซ์รวมหน่วยงานกำกับดูแล บริษัท และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ เพื่อร่วมกันผลักดันการพัฒนาเทคโนโลยี AI โดยการสร้างสมดุลระหว่างความต้องการนวัตกรรมและความปลอดภัยสาธารณะ เพื่อสร้างกฎระเบียบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การเรียนรู้สองทางระหว่างผู้ควบคุมและผู้ถูกควบคุมสร้างผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ทั้งสองฝ่าย เพิ่มความไว้วางใจในเทคโนโลยีและเร่งการนำไปใช้

ในทางปฏิบัติ เขตอำนาจศาลบางแห่งได้เริ่มทดสอบ AI Sandbox แล้ว ผู้ดำเนินการ Sandbox ด้านเทคโนโลยีทางการเงินในสหราชอาณาจักร สิงคโปร์ และที่อื่น ๆ เริ่มสำรวจการใช้งานทางการเงินของ AI (สหรัฐอเมริกาขั้นต่ำได้เสนอร่างกฎหมายหนึ่งฉบับเพื่อสร้าง Sandbox สำหรับสถาบันการเงินในการทดลอง AI) นอกจากนี้ยังมี AI Sandbox ที่แยกออกจากการกำกับดูแลทางการเงิน: สหราชอาณาจักร นอร์เวย์ และที่อื่น ๆ ได้จัดตั้ง AI Sandbox ที่มุ่งเน้นกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว ด้วยข้อกำหนดของกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปที่กำหนดให้ประเทศสมาชิกต้องดำเนินการอย่างน้อยหนึ่ง AI Sandbox หรือเข้าร่วม Sandbox ข้ามชาติภายในวันที่ 2 สิงหาคม 2026 กลไกดังกล่าวคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างมากในสหภาพยุโรปในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ร่างกฎหมายนี้ได้คาดการณ์ถึงความเป็นไปได้ของ AI Sandbox ข้ามพรมแดน - เนื่องจากความต้องการในการดำเนินงานของบริษัท AI ในหลายเขตอำนาจศาล และได้รับผลกระทบจากลักษณะข้ามสาขาของเทคโนโลยี AI Sandbox ภายในเขตอำนาจศาลเดียวก็ต้องการการประสานงานด้านการกำกับดูแลจากหลายหน่วยงานด้วยเช่นกัน.

เพื่อตอบสนองต่อลักษณะข้ามพรมแดนของบริการทางการเงิน เครือข่ายหน่วยงานกำกับดูแลทางการเงินระดับโลก (GFIN) ได้ก่อตั้งขึ้นในปี 2019 โดยมีการสำรวจ “กลไกการทดสอบข้ามพรมแดน (CBT)” (ซึ่งเรียกว่า “Global Sandbox”) ที่มุ่งมั่นในการ “สร้างสภาพแวดล้อมที่อนุญาตให้บริษัทสามารถทดสอบเทคโนโลยี ผลิตภัณฑ์ หรือรูปแบบธุรกิจใหม่ได้อย่างต่อเนื่องหรือพร้อมกันในหลายเขตอำนาจ” ในเดือนตุลาคมปี 2020 GFIN ได้เริ่มรอบการสมัครทดสอบข้ามพรมแดนครั้งแรก โดยกำหนดให้ผู้สมัครต้องปฏิบัติตามมาตรฐานการเข้าถึงของเขตอำนาจที่กำหนดทั้งหมด ผลกระทบจากการดำเนินการไม่เป็นที่น่าพอใจ: จากการสมัคร 38 รายการ มีเพียง 9 รายที่ผ่านการประเมิน และสุดท้ายมีเพียง 2 บริษัทที่เข้าสู่ระยะการทดสอบจริง กลไกนี้ยังไม่ได้เริ่มรอบที่สอง ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติใน Sandbox ข้ามพรมแดน แต่หลักฐานเชิงประจักษ์ที่มีอยู่มีความเพียงพอหรือไม่?

สาม, หลักฐานเชิงประจักษ์จากการดำเนินงานในซอฟต์แวร์แซนด์บ็อกซ์สิบปี

หน่วยงานกำกับดูแลทางการเงินของสหราชอาณาจักร (FCA) ได้เผยแพร่ “ผลการประเมิน” ของการทดลองในพื้นที่ควบคุม (regulatory sandbox) ครั้งแรกในปี 2017 โดยทำการประเมินตนเองเกี่ยวกับการทดลองในระยะแรก รายงานดังกล่าวได้ยกย่องผลลัพธ์ของพื้นที่ควบคุมในด้านต่างๆ ดังนี้:

1. ลดระยะเวลาในการนำผลลัพธ์นวัตกรรมออกสู่ตลาดและลดต้นทุนที่อาจเกิดขึ้น

2. ขยายช่องทางการระดมทุนของผู้สร้างนวัตกรรมโดยการลดความไม่แน่นอนด้านการกำกับดูแล

3. ส่งเสริมให้ผลิตภัณฑ์มากขึ้นเข้าสู่การทดสอบและมีแนวโน้มที่จะออกสู่ตลาด

4. ส่งเสริมให้หน่วยงานกำกับดูแลทำงานร่วมกับผู้สร้างสรรค์ นำกลไกการคุ้มครองผู้บริโภคมาใช้ในผลิตภัณฑ์และบริการใหม่

เป้าหมายสามประการแรกจะส่งผลดีต่อหน่วยนวัตกรรมโดยตรง ขณะที่เป้าหมายสุดท้ายเน้นประโยชน์สาธารณะ—ความพึงพอใจของ FCA ต่อเป้าหมายที่สี่นั้นส่วนหนึ่งมาจาก “การกำหนดมาตรการการทดสอบที่ปรับแต่งร่วมกับธุรกิจ”.

จนถึงปัจจุบัน การวิจัยเชิงประจักษ์เกี่ยวกับกรอบการกำกับดูแลที่เป็นอิสระยังไม่เพียงพอ งานวิจัยที่สำคัญซึ่งจะเผยแพร่โดยนักเศรษฐศาสตร์ของธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ (BIS) ในปี 2024 ระบุว่า: “แม้ว่ากรอบการกำกับดูแลจะถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายและได้รับความสนใจจากนโยบาย แต่ยังขาดหลักฐานเชิงประจักษ์ที่เป็นระบบเกี่ยวกับว่ามันช่วยให้บริษัทฟินเทคสามารถระดมทุน นวัตกรรม หรือสร้างแบบจำลองทางธุรกิจที่สามารถทำได้จริงหรือไม่” BIS ได้ยืนยันว่าผ่านการวิเคราะห์การระดมทุน อัตราการอยู่รอด และข้อมูลสิทธิบัตรของบริษัทในกรอบการกำกับดูแลของสหราชอาณาจักร “กรอบการกำกับดูแลได้บรรลุเป้าหมายหลักประการหนึ่ง: ช่วยให้บริษัทฟินเทคเกิดใหม่สามารถระดมทุนและกระตุ้นกิจกรรมด้านนวัตกรรม”.

การวิจัยประเภทนี้มีความคล้ายคลึงกับการประเมินตนเองของ FCA โดยมุ่งเน้นไปที่ผลกระทบของ Sandbox ต่อผู้มีนวัตกรรม ซึ่งพิสูจน์ว่าการเข้าร่วมในคิว Sandbox เป็นประโยชน์ต่อบริษัท อย่างไรก็ตาม ข้อสรุปนี้อาจก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการ “เลือกผู้ชนะ” ของหน่วยงานรัฐบาล: บริษัทที่ไม่ได้รับเลือกอาจเผชิญกับสภาพแวดล้อมนวัตกรรมที่ท้าทายมากขึ้น นักวิจัย BIS แม้จะยอมรับว่าข้อได้เปรียบในการระดมทุนของผู้เข้าร่วม Sandbox “สอดคล้องกับตรรกะที่ว่า Sandbox ลดอุปสรรคด้านข้อมูลการลงทุนและความไม่แน่นอนด้านการปฏิบัติตาม” แต่ก็ไม่ได้ตัดทิ้งคำอธิบายอีกอย่างหนึ่ง: “คุณสมบัติในการเข้าถึง Sandbox อาจกลายเป็นการรับรองเครดิตในตัวเอง ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถระดมทุนได้”.

สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือ การวิจัยที่มีอยู่ในปัจจุบันเพียงตอบคำถามส่วนหนึ่งที่ว่า “กรอบการกำกับดูแลแบบ Sandbox เป็นประโยชน์ต่อการกำหนดนโยบายหรือไม่” ผู้เขียนของ BIS เน้นย้ำเป็นพิเศษว่า: “ผลการศึกษาไม่ได้พิสูจน์ว่า Sandbox เพิ่มความเป็นอยู่ที่ดีในสังคมอย่างชัดเจน กรอบการทำงานของ Sandbox มักต้องการการสนับสนุนจากกองทุนสาธารณะ และการสนับสนุนการระดมทุนของบริษัทไม่ใช่เป้าหมายเพียงอย่างเดียว - การเสริมสร้างความเป็นอยู่ที่ดีของผู้บริโภคและการรักษาเสถียรภาพทางการเงินก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน” นอกจากนี้ การศึกษาของ BIS ยังตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่า “Sandbox ช่วยให้ผู้กำกับดูแลสามารถคาดการณ์ผลกระทบต่อความเป็นอยู่ที่ดีในสังคมของผลิตภัณฑ์ก่อนที่จะนำออกสู่ตลาด” และศาสตราจารย์ด้านกฎหมาย ดั๊ก ซาร์โร (Doug Sarro) จากการศึกษาล่าสุดเกี่ยวกับการปฏิบัติของ Sandbox สกุลเงินดิจิทัลของหน่วยงานกำกับดูแลหลักทรัพย์ในแคนาดา ระบุว่า: แม้ว่าผลิตภัณฑ์จะถูกเปิดตัวสู่สาธารณะแล้ว ผลกระทบของ Sandbox ต่อความเป็นอยู่ที่ดีของผู้บริโภคและเสถียรภาพทางการเงินยังคงมีอยู่ต่อไป.

ซาโรพบว่า แม้ว่าจะมีความคาดหวังทั่วไปว่า บริษัทจะ “จบการศึกษา” และปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างเต็มที่ แต่หน่วยงานกำกับดูแลหลักทรัพย์ในระดับจังหวัดของแคนาดา “ไม่เพียงแต่ดูแลแพลตฟอร์มการซื้อขายในกรอบการทดลอง แต่ยังดำเนินการกำกับดูแลในระยะยาวหลังจากที่มัน (โดยนาม) ออกจากกรอบการทดลอง” เขายังตั้งคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของมาตรการคุ้มครองผู้บริโภคที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับกรอบการทดลอง:

ผู้กำกับดูแลมักไม่สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงใหม่ๆ ของแพลตฟอร์มการซื้อขายได้ โดยจะดำเนินการเมื่อความเสี่ยงนั้นมีลักษณะคล้ายกับในด้านหลักทรัพย์แบบดั้งเดิม หรือเมื่อเกิดความเสียหายแก่ผู้บริโภคอย่างรุนแรงทำให้เกิดการตั้งคำถามจากสาธารณชนเท่านั้น

รายงานปี 2019 โดยสำนักงานส่งเสริมการเข้าถึงบริการทางการเงินของเลขาธิการสหประชาชาติ (UNSGSA) และศูนย์การเงินทางเลือกของเคมบริดจ์ (CCAF) ยังได้เสนอข้อสงสัยอื่น ๆ ซึ่งข้อสรุปหลักมีดังนี้:

ประสบการณ์จากการทดลองในระยะเริ่มแรกแสดงให้เห็นว่า: กลไกนี้ไม่จำเป็นและไม่เพียงพอในการส่งเสริมการรวมทางการเงิน แม้ว่าสิ่งแวดล้อมการทดลองจะมีข้อดี แต่การสร้างขึ้นนั้นซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานสูง การปฏิบัติได้พิสูจน์แล้วว่าปัญหาด้านการกำกับดูแลส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการทดลองในสิ่งแวดล้อมนั้นสามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้สภาพแวดล้อมการทดลองจริง เครื่องมือเช่นสำนักงานนวัตกรรมสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่คล้ายกันได้ในต้นทุนที่ต่ำกว่า.

กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากการใช้ทรัพยากรจำนวนมากในฟินเทคแซนด์บ็อกซ์หันไปลงทุนในที่อื่นอาจจะเห็นผลมากกว่านี้ (รายงานระบุว่าหน่วยงานกำกับดูแลหลายประเทศไม่คาดคิดว่าการใช้ทรัพยากรในแซนด์บ็อกซ์จะมีความเข้มข้นเช่นนี้) สาเหตุหลักของการใช้ทรัพยากรที่เข้มข้นคือผู้กำกับต้องให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับผู้เข้าร่วม - “การสนับสนุนจากการกำกับดูแล” นี้มีค่าใช้จ่ายสูง แต่หากขาดไปแซนด์บ็อกซ์ก็อาจจะไม่มีประสิทธิภาพ (จากมุมมองของบริษัทที่เข้าร่วม) ข้อค้นพบเหล่านี้จะนำไปสู่การตั้งคำถามที่ลึกซึ้ง: การส่งเสริมการสร้างนวัตกรรมฟินเทคจำเป็นต้องมีการยกเว้นการกำกับดูแลในแซนด์บ็อกซ์จริงหรือ? การให้คำแนะนำเพียงอย่างเดียวจะเพียงพอในการกระตุ้นนวัตกรรมหรือไม่ (และหน่วยงานกำกับดูแลทางการเงินส่วนใหญ่ได้จัดตั้ง “ศูนย์นวัตกรรม” เพื่อให้บริการดังกล่าว) แต่คำถามที่สำคัญกว่าคือ: การใช้ทรัพยากรสาธารณะในการส่งเสริมการสร้างนวัตกรรมในภาคเอกชนเป็นไปเพื่อประโยชน์สาธารณะหรือไม่?

สี่ ความกังวลที่ลึกซึ้ง

การศึกษาในอดีตได้เปิดเผยถึงอันตรายหลายประการของรูปแบบนี้: หน่วยงานกำกับดูแลเลือกบริษัทใน Sandbox จริงๆ แล้วคือ “การเลือกผู้ชนะ” ซึ่งทำลายความเป็นธรรมในการกำกับดูแล; ต้นทุนการดำเนินงานของ Sandbox มักจะสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้; ผลประโยชน์ส่วนใหญ่ไหลไปยังผู้สร้างนวัตกรรมมากกว่าประชาชน; เมื่อ Sandbox แพร่หลายไปทั่วโลก สัญญาณนโยบาย “เป็นมิตรกับนวัตกรรม” มีผลตอบแทนที่ลดลงอย่างต่อเนื่อง การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ยังมุ่งเน้นไปที่ความขัดแย้งหลัก: Sandbox เทคโนโลยีทางการเงินต้องการเลื่อนการบังคับใช้กฎระเบียบที่สำคัญซึ่งใช้เพื่อปกป้องผู้บริโภคและระบบการเงิน.

ผู้สนับสนุนซอฟต์แซนด์บ็อกซ์ยอมรับการเพิ่มขึ้นของอันตรายสาธารณะโดยปริยาย โดยมีทฤษฎีพื้นฐานอยู่สองจุด: จุดแรก นวัตกรรมจะเป็นประโยชน์ต่อสาธารณะผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพและการแข่งขัน; จุดที่สอง ซอฟต์แซนด์บ็อกซ์ช่วยให้ผู้ควบคุมสามารถเข้าใจการแสดงออกของตลาดเทคโนโลยีใหม่ ๆ และทำให้การควบคุมระยะยาวมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ในส่วนนี้จะพิสูจน์ว่า: สมมติฐานเหล่านี้ไม่สามารถทนการตรวจสอบในด้านการเงินเทคโนโลยี และในด้านปัญญาประดิษฐ์ก็ยากที่จะตั้งอยู่เช่นกัน ต้องชี้ให้เห็นล่วงหน้า: นวัตกรรมไม่ได้หมายความว่าจะเป็นประโยชน์ต่อสังคมเสมอไป — แม้ว่าจะถูกมองว่าเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและการแข่งขัน แต่ความหมายที่เฉพาะเจาะจงของ “ประสิทธิภาพ” และ “การแข่งขัน” ยังคงมีการโต้แย้งในบริบทต่าง ๆ การตีความหลาย ๆ อย่างจริง ๆ แล้วไม่เป็นประโยชน์ต่อสวัสดิการสังคมโดยรวม นอกจากนี้ เมื่อผู้ควบคุมการเงินเปลี่ยนบทบาทเป็น “เชียร์ลีดเดอร์” และผู้สนับสนุนสำหรับนวัตกรรมที่พวกเขาเลือก ความเป็นกลางและความเต็มใจในการแบ่งปันความรู้ของพวกเขาจะลดลง และความเข้าใจในการควบคุมเองก็มีความเอนเอียงเนื่องจากการเลือกของผู้เข้าร่วมซอฟต์แซนด์บ็อกซ์.

A. เป็นแซนด์บ็อกซ์สำหรับการเรียนรู้ด้านการกำกับดูแล

การเข้าร่วมของบริษัทใน Sandbox เป็นเรื่องที่สมัครใจ ดังนั้น Sandbox จึงรองรับเฉพาะนิติบุคคลที่สมัครเข้ามาโดยตรง ซึ่งนำไปสู่ช่องว่างในการรับรู้สองทาง: ผู้ควบคุมไม่สามารถเข้าใจบริษัทที่ไม่จำเป็นต้องเข้าร่วม Sandbox ได้อย่างสมบูรณ์เพราะมีความสอดคล้องตามกฎระเบียบ และไม่สามารถเข้าใจนิติบุคคลที่เชื่อว่าไม่อยู่ภายใต้กฎระเบียบที่มีอยู่ได้ แม้กระทั่งในหมู่บริษัทที่สมัครเข้าร่วม เกณฑ์การคัดเลือกก็มักจะไม่ชัดเจน และมีการปฏิเสธการสมัครจำนวนมากโดยไม่มีเหตุผลที่ชัดเจน.

ความรู้ที่ได้รับจากการควบคุมใน Sandbox จึงมีอคติแต่กำเนิด แม้ว่าแบบอย่างที่มีอคติจะยังคงมีคุณค่า แต่ไม่ควรถือว่า Sandbox เป็นช่องทางเดียวหรือดีที่สุดในการหาความรู้ เช่นเดียวกับที่หน่วยงานของสหประชาชาติได้สังเกตเห็น: ผู้ควบคุมสามารถเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่จากสตาร์ทอัพผ่านช่องทางที่ไม่เป็นทางการได้ โดยการผ่อนคลายการควบคุมไม่ได้หมายความว่าจะเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการรับรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีทางการเงินหรือปัญญาประดิษฐ์.

ข้อบกพร่องอีกประการหนึ่งของการสร้างความรู้ด้านการกำกับดูแลในระบบแซนด์บ็อกซ์คือกลไกการเข้าถึงที่ก่อให้เกิดความสัมพันธ์ทางการเมืองและธุรกิจที่ผิดปกติ ทำให้ความเสี่ยงของ “การถูกกำกับดูแล” เพิ่มขึ้น โดยสรุป “การถูกกำกับดูแล” หมายถึงการที่ผู้กำกับดูแลให้ความสนใจกับผลประโยชน์ของอุตสาหกรรมมากกว่าผลประโยชน์สาธารณะ โดยมีแรงจูงใจทั้งที่ชัดเจน (เช่น การทุจริต) และไม่ชัดเจน ตัวอย่างของการถูกกำกับดูแลที่ไม่ชัดเจนคือการที่ผู้กำกับดูแลได้รับข้อมูลส่วนใหญ่จากอุตสาหกรรมเอง (และไม่ได้ปรึกษานักวิจัยที่เป็นอิสระหรือกลุ่มผู้บริโภค) ทำให้การรับรู้ของพวกเขาถูกซึมซับจากมุมมองของอุตสาหกรรมและถูกกลืนกินเข้าไป ในกระบวนการนี้เรียกว่า “การถูกจับโดยการรับรู้” และความซับซ้อนทางเทคโนโลยีของโมเดลธุรกิจฟินเทคทำให้ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นได้ง่ายขึ้น หากผู้กำกับดูแลไม่ได้สร้างฐานความรู้ทางเทคโนโลยีผ่านการดึงดูดบุคลากรหรือการฝึกอบรมภายใน ความสามารถในการประเมินข้อเรียกร้องของอุตสาหกรรมอย่างวิจารณ์จะถูกจำกัด ปัญหานี้ยังเป็นที่เด่นชัดในด้านการกำกับดูแล AI - บริษัท AI ทั่วโลกกำลังใช้การเล่าเรื่อง “การกำกับดูแลทำให้การสร้างนวัตกรรมช้าลง” และ “บังคับให้ผู้ประกอบการออกนอกประเทศ” เพื่อจับผู้กำกับดูแลอย่าง主动.

ดังนั้น ความสามารถของแซนด์บ็อกซ์ในการยกระดับความสามารถของผู้ควบคุมดูแลจึงควรได้รับการตั้งคำถามอย่างมาก ผู้เขียนเคยชี้ให้เห็นว่า: “แซนด์บ็อกซ์การกำกับดูแลอาจช่วยผู้ควบคุมทางการเงินในการดำเนินการฟังก์ชันการควบคุมความเสี่ยงโดยบังเอิญ แต่รากฐานของมันอยู่ที่การตั้งสมมุติฐานที่ตื้นเขิน - นั่นคือการตอบสนองต่อการที่นวัตกรรมฟินเทคในภาคเอกชนจำเป็นต้องสอดคล้องกับผลประโยชน์สูงสุดของสังคม” ข้อความถัดไปจะพิจารณาถึงความสมเหตุสมผลของสมมุติฐานนี้เป็นหลัก.

B. นวัตกรรมที่เป็นเป้าหมายการกำกับดูแล

ตามที่ศาสตราจารย์ด้านกฎหมาย ดร.ดีลเดรย์ อาเฮน กล่าว แนวคิดของการสร้างพื้นที่ทดสอบการกำกับดูแลมีพื้นฐานอยู่บน “การที่ผู้กำกับดูแลมีหน้าที่รับผิดชอบในการปรับปรุงทางเลือกของผู้บริโภค ราคา และประสิทธิภาพในเชิงสาธารณะ” ซึ่งมีความแตกต่างอย่างมากกับตรรกะการกำกับดูแลที่ “มุ่งเน้นที่การควบคุมความเสี่ยง” อย่างไรก็ตาม มีเหตุผลเพียงพอที่จะตั้งคำถามว่า “การแข่งขัน” และ “ประสิทธิภาพ” ที่เกิดจากพื้นที่ทดสอบทางการเงินนั้นมีความเป็นธรรมแก่สาธารณะจริงหรือไม่? การละทิ้งการควบคุมความเสี่ยงอาจถูกพิสูจน์ว่าเป็นการตัดสินใจที่ผิดพลาด สัญญาณมากมายบ่งบอกว่าการตั้งคำถามเกี่ยวกับประโยชน์สาธารณะของนวัตกรรม AI ก็มีความถูกต้องเช่นเดียวกัน ในบริบทนี้ ความสมเหตุสมผลของนโยบายที่อ่อนแอกลไกการป้องกันสาธารณะเพื่อสนับสนุนนวัตกรรมจึงมีข้อสงสัย ซึ่งนี่แหละคือสาระสำคัญของการออกแบบพื้นที่ทดสอบการกำกับดูแล.

1. ข้อจำกัดของเทคโนโลยีการเงินและนวัตกรรม AI สร้างสรรค์

นโยบายที่ส่งเสริมนวัตกรรมจะต้องเป็นประโยชน์ต่อนักนวัตกรรมเองเป็นอันดับแรก สมมติฐานทางทฤษฎีคือการนวัตกรรมจะสร้างผลประโยชน์รองที่เป็นประโยชน์ต่อผู้อื่น แต่ในความเป็นจริงไม่ได้นวัตกรรมทุกอย่างที่เป็นผลลัพธ์ที่ได้ทั้งสองฝ่าย สมมติฐานนี้อาจไม่เป็นจริง ตัวอย่างเช่น ด็อกซ ซาโร ได้พบจากการศึกษาหมายเลขซอฟต์แวร์สกุลเงินดิจิตอลของแคนาดาว่า “การปฏิบัติด้านกฎระเบียบอย่างน้อยก็ยืนยันความกังวล - ซอฟต์แวร์อาจทำให้นักนวัตกรรมมีความสำคัญเหนือกว่าผู้บริโภค” ผู้เขียนและนักวิจัยคนอื่น ๆ ได้ศึกษาก่อนหน้านี้ก็ได้เปิดเผยว่า ผลิตภัณฑ์ฟินเทคจำนวนมากนอกจากอินเตอร์เฟซการใช้งานที่เรียบง่ายแล้วเกือบจะไม่มีนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่เป็นสาระสำคัญ บางผลิตภัณฑ์แม้แต่เป็นการ “ดูดซับที่เอารัดเอาเปรียบ” ที่เป็นอันตราย - ดูเหมือนว่าจะบริการกลุ่มชายขอบที่ถูกปฏิเสธ แต่ในความเป็นจริงจะดำเนินการขูดรีดในระบบ แหล่งรายได้ของฟินเทคมักไม่ใช่ความได้เปรียบทางเทคโนโลยี แต่เป็นการหลีกเลี่ยงกฎการคุ้มครองผู้บริโภคที่ควรปฏิบัติตามในนามของ “นวัตกรรม”.

หลักฐานมากขึ้นเรื่อยๆ แสดงให้เห็นว่าการตั้งคำถามเกี่ยวกับ “ทฤษฎีชนะร่วม” ของ AI สร้างสรรค์นั้นก็มีความถูกต้องเช่นกัน (AI เชิงกว้างครอบคลุมเทคโนโลยีที่หลากหลาย; AI สร้างสรรค์เฉพาะหมายถึงเครื่องมือที่ใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากเพื่อระบุความสัมพันธ์และสร้างเนื้อหาใหม่) ตั้งแต่ปี 2024 เป็นต้นมา วงการวิชาการเริ่มตั้งคำถามอย่างเฉียบคมเกี่ยวกับคุณค่าที่แท้จริงของ AI สร้างสรรค์ เช่นเดียวกับที่จิม โควิลโล หัวหน้าฝ่ายวิจัยหุ้นของโกลด์แมน แซคส์ - ผู้ซึ่งติดตามอุตสาหกรรมเทคโนโลยีตั้งแต่ยุคฟองสบู่ของอินเทอร์เน็ต ชี้ให้เห็นว่า AI สร้างสรรค์ที่พัฒนาขึ้นในซิลิคอนวัลเลย์ขาดสถานการณ์การใช้งานที่ชัดเจน เขายังเตือนว่า “ในประวัติศาสตร์ ไม่เคยมีเทคโนโลยีใดที่เพิ่งเกิดขึ้นและได้รับการประเมินมูลค่าในระดับหลายล้านล้านดอลลาร์… เทคโนโลยีที่ผ่านการพัฒนาในอดีตมักจะเป็นทางเลือกที่ราคาถูกกว่าแทนที่ทางเลือกที่มีราคาแพง ในขณะที่เทคโนโลยีที่มีราคาแพงกลับพยายามแทนที่แรงงานที่มีต้นทุนต่ำ ซึ่งตรรกะนี้พื้นฐานแล้วมีความยากลำบากในการยืนกราน”

ข้อบกพร่องหลักของ AI ในลักษณะนี้คือแนวโน้มที่จะหลงผิด: โมเดลสร้างคำตอบที่ดูเหมือนน่าเชื่อถือแต่จริงๆ แล้วผิดพลาดบ่อยครั้ง ข้อผิดพลาดที่มักเกิดขึ้น ได้แก่: โมเดลของ Google แนะนำให้เพิ่มกาว Elmer เพื่อทำให้พิซซ่ามีเส้นใยมากขึ้น; โมเดลของ OpenAI ไม่สามารถสะกดคำว่า “สตรอเบอร์รี” ได้ถูกต้องโดยนับจำนวนตัวอักษร “r” ในคำว่า (strawberry) นอกจากนี้ AI มักจะสร้างเอกสารเพื่อสนับสนุนข้อสรุปของตน: การศึกษาของ BBC ในปี 2025 พบว่า “13% ของการอ้างอิงที่ใช้โดยผู้ช่วย AI มีการบิดเบือนหรือไม่มีต้นฉบับที่ตรงกัน”.

หากบริษัทใช้โมเดลประเภทนี้โดยไม่มีการกำกับดูแล อาจต้องจ่ายราคาแพง – บทเรียนจากแคนาดาแอร์ไลน์เป็นหลักฐานที่ชัดเจน: แชทบอทของบริษัทตอบคำถามเกี่ยวกับนโยบายการฌาปนกิจอย่างผิดพลาด และบริษัทกลับแย้งว่า “แชทบอทควรรับผิดชอบเอง” แต่ศาลพลเมืองตัดสินให้บริษัทชดใช้ค่าเสียหายให้กับลูกค้าและปรับเงิน การนำ “กลไกการแทรกแซงจากมนุษย์” มาใช้สามารถลดความเสี่ยงจากความผิดพลาด แต่จะทำให้ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนที่ AI ตั้งใจสร้างหายไป การตรวจสอบและแก้ไขผลลัพธ์ที่ผิดพลาดของ AI ต้องใช้แรงงานผู้เชี่ยวชาญจำนวนมาก: การศึกษาของแพลตฟอร์มฟรีแลนซ์ Upwork ในปี 2024 พบว่า 96% ของผู้บริหารคาดว่าเครื่องมือ AI จะช่วยเพิ่มผลิตภาพของบริษัท (39% ใช้บังคับ / 46% สนับสนุนการใช้) แต่เกือบ 47% ของพนักงานที่ใช้ AI ยอมรับว่า “ไม่รู้ว่าจะบรรลุเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพที่นายจ้างต้องการได้อย่างไร”.

ด้วยเหตุผลดังกล่าว การใช้แอปพลิเคชันทางธุรกิจของ AI แบบสร้างสรรค์จึงมีขีดจำกัดอย่างมากซึ่งไม่ใช่เรื่องที่น่าแปลกใจ องค์กรต่าง ๆ มักจะต่อต้านเครื่องมือประเภทนี้ ซึ่งอาจถือเป็นโชคดี — การศึกษาใหม่เผยให้เห็นว่า ระดับการพึ่งพาเครื่องมือ AI มีความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญกับความสามารถในการคิดอย่างมีวิจารณญาณ แม้ว่า AI จะถูกส่งเสริมว่าเป็น “เครื่องมือที่ช่วยปลดปล่อยมนุษย์จากภารกิจพื้นฐานเพื่อมุ่งเน้นไปที่การสร้างสรรค์ในระดับสูง” แต่ความเป็นจริงคือ ความสามารถในระดับสูงมักจะเกิดจากการฝึกฝนในทางปฏิบัติอย่างพื้นฐาน

2. วิกฤตลึกของการกำกับดูแลที่มุ่งสู่การสร้างสรรค์

แม้ว่าจะมองข้ามสาขาเฉพาะในการตรวจสอบกลไก Sandbox เครื่องมือการกำกับดูแลนี้ยังคงมีข้อกังขาที่สมเหตุสมผล ผู้กำหนดนโยบายต้องระวังแรงจูงใจที่ผิดปกติที่เกิดจาก Sandbox: ในสภาวะที่เหมาะสมกฎหมายและหน่วยงานกำกับดูแลควรส่งสัญญาณที่ชัดเจนถึงอุตสาหกรรมว่า “นวัตกรรมที่สอดคล้องกับกฎข้อบังคับจึงจะสามารถรับประกันผลประโยชน์สาธารณะได้” แต่ Sandbox อาจถูกตีความว่า “การเสียสละอำนาจตามกฎหมายเพื่อเปิดทางให้นวัตกรรม”.

“การแข่งขัน” และ “ประสิทธิภาพ” แท้จริงแล้วเป็นการสะท้อนค่านิยมของผู้กำกับดูแลในรูปแบบของการทดสอบรอชเชอร์ สำหรับ “ประสิทธิภาพ” เป็นตัวอย่าง มันมีการตัดสินค่าที่แตกต่างกันในแต่ละด้าน จึงไม่สามารถใช้เป็นเป้าหมายการกำกับดูแลที่เป็นกลางและเป็นเอกภาพได้ ประสิทธิภาพและเป้าหมายการแข่งขันไม่สามารถให้เส้นทางที่ชัดเจนแก่ผู้กำกับดูแลได้: เมื่อประเมินพื้นที่ทดลอง ผู้กำกับดูแลต้องตั้งคำถามว่า “เราตัดสินการแข่งขันและประสิทธิภาพจากมุมมองของใคร? จากบริษัทที่เข้าร่วม, ทั้งอุตสาหกรรม หรือสาธารณะ?”

เมื่อเปรียบเทียบกับการใช้ความพยายามในการสร้าง Sandbox เพื่อเอื้ออำนวยต่อความคิดสร้างสรรค์ ผู้ควบคุมควรใช้กลยุทธ์การป้องกันเชิงรุกเพื่อยับยั้งอันตรายสาธารณะจากเทคโนโลยีใหม่ อดีตผู้ช่วยผู้อำนวยการสำนักงานผู้ดูแลสกุลเงิน ไมเคิล ซู ได้นำเสนอ “การเอื้ออำนวยและการทำให้เชื่อง” เป็นกรอบการกำกับดูแลเทคโนโลยีทางการเงิน ซึ่งโมเดลนี้ก็ใช้ได้กับการกำกับดูแลนวัตกรรมทางเทคโนโลยีในภาพรวมเช่นกัน.

นโยบายการปรับตัวอาจเป็นการสนับสนุนเทคโนโลยีที่มีข้อบกพร่อง และรักษารูปแบบธุรกิจที่ไม่มีความสามารถในการอยู่รอด โดยพิจารณาจากการที่ผู้สร้างนวัตกรรมมักขาดการรับรู้ภาพรวมของสภาพแวดล้อมในการดำเนินงาน (ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น) การทำให้เชื่องมักเป็นเส้นทางที่ดีกว่า นักวิชาการด้านวัฒนธรรมเทคโนโลยี อลาติ วาด ได้ชี้ให้เห็นเกี่ยวกับเครื่องมือ AI ว่า:

ความสามารถของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในการประเมินผลกระทบทางสังคมและการเมืองนั้นต่ำกว่าผู้เชี่ยวชาญที่อ้างว่าจะแยกตัวออกจากสาขาอย่างมาก กลุ่มมืออาชีพเช่นแพทย์ ครู นักสังคมสงเคราะห์ และผู้กำหนดนโยบายที่หารือเกี่ยวกับ AI ไม่ได้เป็นคนที่ไม่มีความรู้ — พวกเขาคือผู้ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมที่สุดในการเข้าใจความเสี่ยงในการใช้เทคโนโลยีการทำงานอัตโนมัติในสาขานี้.

ต้องชัดเจน: กฎหมายที่เขียนขึ้นบางครั้งจำเป็นต้องพัฒนาเพื่อประโยชน์สาธารณะ แต่เมื่อการเปลี่ยนแปลงการกำกับดูแลดำเนินการในลักษณะค่อยเป็นค่อยไปและส่วนใหญ่เป็นประโยชน์ต่อบริษัทใน Sandbox เพียงไม่กี่แห่งก็ควรต้องมีการตื่นตัว หากผู้กำกับดูแลจำเป็นต้องทดลองกลยุทธ์ใหม่ มีเครื่องมือที่ใช้ได้ทั่วทั้งอุตสาหกรรมมากมายก่อนที่ Sandbox จะเกิดขึ้น หน่วยงานของสหประชาชาติได้ประเมิน Sandbox ด้านเทคโนโลยีการเงินและเน้นว่า: “หลักการสัดส่วนหรือระบบอนุญาตที่มุ่งเน้นความเสี่ยงสามารถลดต้นทุนการปฏิบัติตามของสตาร์ทอัพ และแตกต่างจากการทดสอบใน Sandbox - ซึ่งครอบคลุมผู้เข้าร่วมตลาดทั้งหมด.”

มาตรการการกำกับดูแลที่ไม่เป็นทางการอาจมีประสิทธิภาพเมื่อจัดการกับเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่ก็ยังมาพร้อมกับต้นทุน - โดยเฉพาะอย่างยิ่งการขาดสิทธิในการมีส่วนร่วมของประชาชนและความโปร่งใสในการตัดสินใจของหน่วยงานกำกับดูแล ต้นทุนเหล่านี้จะยิ่งชัดเจนในบริบทของ Sandbox: บริษัทเอกชนมีอำนาจในการพูดคุยเกี่ยวกับข้อกำหนดการกำกับดูแลอย่างมีนัยสำคัญ กลุ่มที่ได้รับผลกระทบอาจไม่สามารถทราบเนื้อหาของข้อกำหนดได้ และยิ่งไปกว่านั้นไม่สามารถแสดงความไม่เห็นด้วยได้ เมื่อผลิตภัณฑ์ของบริษัทใน Sandbox มีความซับซ้อนทางเทคโนโลยีสูง ผู้กำกับดูแลมักจะยอมจำนนต่อ “อำนาจทางเทคนิค” ของพวกเขา ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะกำหนดข้อกำหนดได้ง่ายขึ้น.

ผู้กำกับทำหน้าที่เป็น “เชียร์ลีดเดอร์” ของบริษัทในกรอบ Sandbox ซึ่งกระตุ้นให้มาตรฐานการกำกับดูแลลดต่ำลงอย่างต่อเนื่อง กรณีของแคนาดาแสดงให้เห็นว่า: บริษัทสกุลเงินดิจิทัล “จบการศึกษา” แล้วก็ยังไม่สามารถดำเนินการให้เป็นไปตามกฎระเบียบได้ - เนื่องจากลักษณะการทำกำไรขึ้นอยู่กับการเก็งกำไรด้านกฎระเบียบมากกว่าการนวัตกรรมทางเทคโนโลยี เมื่อการยกเว้นชั่วคราวหมดอายุ ผู้กำกับจะต้องเผชิญกับทางเลือกที่ยาก: การบังคับให้ปฏิบัติตามจะทำให้บริษัทล้มละลาย หรือทำให้การยกเว้นกลายเป็นถาวร ความจริงทางการเมืองและเศรษฐกิจมักบังคับให้เลือกทางเลือกหลัง: เครือข่ายผลประโยชน์ที่เกิดจากห่วงโซ่อีโคระบบลูกจ้าง-ลูกค้าของบริษัททำให้ผู้กำกับยากที่จะเข้มงวดกฎระเบียบได้.

ผลที่เกิดขึ้นทำให้เกิดการแยกกฎเกณฑ์ มาตรฐานที่แตกต่างกันของแต่ละบริษัท ส่งผลให้เกิดสภาพการแข่งขันที่ไม่เป็นธรรม ซึ่งห่างไกลจากแนวคิดดั้งเดิมของ “การสร้างความสอดคล้องอย่างเต็มที่” ในพื้นที่ทดลอง ผู้กำหนดนโยบายต้องตระหนักว่า เมื่อบริษัทเข้าสู่พื้นที่ทดลองแล้ว ผู้ควบคุมจะตกอยู่ในสถานการณ์ที่ต้องยอมจำนนและถูกบังคับให้ปล่อยให้ความเสี่ยงสาธารณะดำเนินต่อไปในระยะยาว วิธีการแก้ปัญหาที่แท้จริงคือการเปลี่ยนไปสู่รูปแบบการควบคุม โดยการกำหนดขอบเขตนวัตกรรมผ่านกรอบการกำกับดูแลที่เป็นเอกภาพ แทนที่จะแลกกับการพัฒนาทางเทคโนโลยีด้วยการเสียสละผลประโยชน์สาธารณะ

C. อุปสรรคในการบริหารจัดการของ Sandbox ข้ามพรมแดน

กฎหมายว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์ของสหภาพยุโรปได้ผลักดันกลไกการทดลองข้ามชาติ ซึ่งเน้นความท้าทายพิเศษในการกำกับดูแลข้ามพรมแดน: ความต้องการในการดำเนินงานของบริษัทในเขตอำนาจหลายแห่งและความพึ่งพาประสิทธิภาพของเขตอำนาจเล็กก่อให้เกิดความขัดแย้ง อย่างไรก็ตาม การดำเนินการข้ามพรมแดนต้องเผชิญกับอุปสรรคที่ลึกซึ้ง—มาตรฐานการกำกับดูแลที่แตกต่างกัน ต้นทุนการประสานงานที่สูง และการสลายสัญญาณนโยบาย ซึ่งทำให้เกิดข้อสงสัยที่สมเหตุสมผลเกี่ยวกับเครื่องมือการทดลอง.

แม้ว่าเครือข่ายหน่วยงานกำกับดูแลการเงินนวัตกรรมทั่วโลก (GFIN) ที่ก่อตั้งขึ้นในปี 2019 จะมีเป้าหมายในการดำเนินการ sandbox ข้ามพรมแดนด้านเทคโนโลยีทางการเงิน แต่จนถึงปัจจุบันได้สำเร็จเพียงการทดลองข้ามพรมแดนเพียงหนึ่งครั้ง และมีเพียงสองบริษัทที่เข้าสู่ขั้นตอนการทดสอบจริง สาเหตุสำคัญที่ทำให้การนำไปใช้ต่ำคือ: ผู้เข้าร่วมจำเป็นต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลที่แตกต่างกันในเขตอำนาจที่แตกต่างกัน เพื่อเพื่อลดต้นทุนในการประสานงานความเห็นในหลายเขตอำนาจ GFIN ได้นำกลไก “หน่วยงานกำกับดูแลหลัก” มาใช้ แต่ยอมรับว่า:

หน่วยงานกำกับดูแลที่เป็นผู้นำรับภาระทางทรัพยากรอย่างมหาศาล — ต้องรับผิดชอบในการประสานงานการจัดการใบสมัคร 38 รายการกับหน่วยงานกำกับดูแล 23 แห่ง ใช้ทรัพยากรบุคคลและทรัพยากรจำนวนมากเพื่อให้แน่ใจว่าคำถามของบริษัทและหน่วยงานกำกับดูแลได้รับการแก้ไขอย่างทันท่วงที และรับประกันว่ากระบวนการสมัครจะดำเนินไปอย่างถูกต้องตามกำหนดเวลา.

การเพิ่มประสิทธิภาพของกรอบการทำงานข้ามพรมแดนต้องการการประสานมาตรฐานทางกฎหมายอย่างมีเอกภาพ แต่การประสานข้ามพรมแดนเป็นกระบวนการที่มีการเมืองสูง มักจะ受到การต่อรองของกลุ่มผลประโยชน์ในประเทศ สัญญาณนโยบายใด ๆ ของกรอบการทำงานจะหมดไปในระหว่างกระบวนการประสานงาน — เมื่อทุกเขตอำนาจใช้มาตรฐานเดียวกัน จะไม่มีเขตอำนาจศาลที่เป็นมิตรกับนวัตกรรม ปัญหาการจัดสรรทรัพยากรและความรับผิดชอบจะยังคงมีอยู่ — ไม่ว่าจะเป็นการดำเนินงานข้ามพรมแดนหรือการประสานงานระหว่างหน่วยงานในประเทศก็ตาม แม้ว่ากรอบการทำงานจะมีชื่อเสียงในการส่งเสริมเทคโนโลยีใหม่ แต่ความท้าทายในการประสานทรัพยากรเหล่านี้กลับเป็นเรื่องที่พูดถึงกันอยู่เสมอ และกรอบการทำงานด้านการกำกับดูแลไม่ได้เสนอวิธีแก้ปัญหานวัตกรรมใด ๆ แก่เราเลย.

ห้า สรุป

บทความนี้สืบทอดการวิจัยที่ผ่านมาโดยผู้เขียน โดยเสนอให้ผู้กำกับดูแลในด้านเทคโนโลยีการเงินให้ความสำคัญกับการป้องกันความเสี่ยงสาธารณะก่อนการเพิ่มประสิทธิภาพและการแข่งขันผ่านนวัตกรรมเอกชน หลักการนี้มีหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อยๆ ว่ามีความเหมาะสมเช่นเดียวกันในด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ ดังนั้นการนำ AI Sandbox ไปใช้จึงมีความกังวลหลายประการ.

แม้การออกแบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนสามารถบรรเทาความเสี่ยงบางอย่างได้ แต่เราไม่ควรกระโดดข้ามการตั้งคำถามในเชิงพื้นฐานและไปพูดคุยเกี่ยวกับทางเทคนิคโดยตรง: สิ่งที่เราต้องทำในตอนนี้คือการพิจารณาใหม่เกี่ยวกับความเหมาะสมของการควบคุมในสถานการณ์เฉพาะ สังคมจำเป็นต้องมีการสะท้อนร่วมกันเกี่ยวกับ “การบูชานวัตกรรมแบบซิลิคอนวัลเลย์” และการเพิ่มความระมัดระวังต่อรูปแบบซอฟต์แวร์ (รวมถึงวิธีการรับรู้ด้านการควบคุมที่เกิดจากมัน) ควรเป็นส่วนสำคัญของการสะท้อนนี้ เพราะในที่สุดแล้ว ตั้งแต่การสร้างซอฟต์แวร์ควบคุมโดยหน่วยงานกำกับดูแลทางการเงินของสหราชอาณาจักรได้ผ่านไปกว่า 10 ปี จนถึงปัจจุบันยังไม่มีหลักฐานที่ชัดเจนว่าเครื่องมือการควบคุมที่ใช้ทรัพยากรอย่างหนาแน่นเหล่านี้ได้ช่วยเสริมสร้างความเป็นอยู่ของประชาชนอย่างแท้จริง.