Юридическая сложность положения DAO как компании на базе искусственного интеллекта заключалась в том, что эта организация не подчинялась человеческим законам в привычном смысле, а представляла собой систему, управляемую инструкциями, заложенными в ее программную основу. Для нас, людей и организаций, закон определяет алгоритмы действий и этические нормы; в DAO алгоритмы стали законом, определяющим внутреннее функционирование системы. Для машин программный код – закон; для нас, людей, закон – наш код. Смешение этих понятий приводит к возникновению сложных концепций, таких как DAO, которые не укладываются в существующее понимание инвестиций, компаний и риска.

В итоге, воспользовавшись лазейкой в смарт-контракте DAO, группа программистов присвоила себе треть суммы привлеченных инвестиций (примерно 50 млн долларов). Многие сочли это провалом, неудавшимся экспериментом. Однако история DAO нас кое-чему научила, и данная компания наверняка будет не последней организацией, управляемой искусственным интеллектом.

Вполне возможно, что регуляторы запретят создавать корпорации на основе AI-алгоритмов и смарт-контрактов, такие как DAO, или заставят программистов составлять алгоритмы в соответствии с нормами законодательства о ценных бумагах и инвестициях, но это будет ошибкой. Очевидно, что в будущем мы увидим рост числа смарт-контрактов на базе искусственного интеллекта, особенно по мере исчезновения традиционных бирж, вытесняемых цифровой торговлей. Поэтому всякий регулятор, запрещающий AI-платформы, обрекает свой рынок на прискорбную неконкурентоспособность в мире, где использование искусственного интеллекта становится всё более привычным.

Потребует ли торговля с использованием AI-алгоритмов сдачи экзамена для получения квалификации специалиста-брокера или получения лицензии на проведение операций с ценными бумагами? Если инвестиционные решения принимает программа, будем ли мы по-прежнему настаивать, чтобы финансовые консультанты получали лицензию, и при этом пускать функционирование программы на самотек? С другой стороны, отказываться от автоматизации в пользу человека только потому, что он сдал какой-то там экзамен, – тоже плохая идея. Как мы увидим далее, роботы-консультанты уже почти не уступают по эффективности людям, а в ближайшие годы, скорее всего, даже превзойдут их в сфере общих вопросов управления портфелем активов.

Проблемы подхода к борьбе с финансовыми преступлениями и процедуры «знай своего клиента»

Почти 30 лет назад[55] работающая бок о бок с Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ), финансируемая правительствами стран «Большой семерки» и центральными банками 37 государств, сформулировала 40 рекомендаций в сфере противодействия отмыванию преступных доходов (anti-money laundering, AML), а также девять рекомендаций по борьбе с финансированием терроризма (terrorist financing). Сегодня эти рекомендации зафиксированы в законодательстве мировых финансовых центров. В частности, банкам предписано сообщать о подозрительных транзакциях, которые могут указывать на отмывание денег. Однако дать определение подозрительной транзакции оказалось довольно проблематичным.

Если финансовое учреждение подозревает или имеет разумные основания подозревать, что средства являются доходом от преступной деятельности или связаны с финансированием терроризма, оно должно быть обязано незамедлительно сообщать о своих подозрениях в подразделение финансовой разведки.

Рекомендация 20, Рекомендации ФАТФ (2012)