世界短訊!ChatGPT寫研報(bào)像模像樣 取代“金融民工”道阻且長

來源:證券時(shí)報(bào)


(資料圖)

證券時(shí)報(bào)記者 王蕊

正如AlphaGo因戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍而一舉成名,ChatGPT近日也因?yàn)橐黄萄袌?bào)火到出圈。在專業(yè)人士眼中,ChatGPT核心競爭力在于理解人類提問的能力特別優(yōu)秀,且具備一定的思維鏈能力。換言之,ChatGPT的表現(xiàn)比以往任何AI模型都更加像人。

突如其來的巨大驚喜,再度激發(fā)了人們對AI技術(shù)的想象空間,迫不及待開始探索用ChatGPT代替人工的可能,金融業(yè)更是沖在最前。最先試水的是證券分析師,通過事先準(zhǔn)備好的文章框架,以提問形式將關(guān)鍵詞喂給ChatGPT,一篇看起來像模像樣的研報(bào)在短時(shí)間內(nèi)竟真的順利誕生。

盡管ChatGPT在標(biāo)點(diǎn)、術(shù)語、復(fù)雜句式等方面表現(xiàn)不盡如人意,數(shù)據(jù)來源及可靠性存疑,但這些顯然都是可以通過進(jìn)一步的機(jī)器學(xué)習(xí)來優(yōu)化改善的。這也意味著在不遠(yuǎn)的將來,ChatGPT很可能憑借高超的人類自然語言處理能力,在信息檢索、文章寫作、問題求解等方面極大程度地節(jié)約人力。

據(jù)了解,ChatGPT主要應(yīng)用的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型技術(shù),在金融行業(yè)的不少細(xì)分領(lǐng)域都已有所應(yīng)用。例如,對公告和研報(bào)等數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率;對海量資訊進(jìn)行監(jiān)測和篩選,發(fā)掘有價(jià)值的投資信息;對智能客服進(jìn)行訓(xùn)練,使其更加精準(zhǔn)有效地解決客戶提問等。

ChatGPT在金融領(lǐng)域的確應(yīng)用廣泛,也能極大提升使用者的效率。甚至不久的將來,隨著技術(shù)進(jìn)步,信息更新、回答準(zhǔn)確性、算力成本等因素?zé)o法再掣肘,ChatGPT在一些領(lǐng)域?qū)⒛軐?shí)現(xiàn)從“效率工具”到“生產(chǎn)工具”的突破,進(jìn)而徹底取代一些重復(fù)性、基礎(chǔ)性的人力工作。

不過,盡管ChatGPT已可進(jìn)行一定的內(nèi)容生產(chǎn),可仍需依賴使用者精心設(shè)計(jì)的提問來運(yùn)作,產(chǎn)出內(nèi)容通常還存在諸多不足。有分析師總結(jié)為:ChatGPT的回答更像是市場一致預(yù)期的精準(zhǔn)表達(dá),難免囿于“重復(fù)正確的廢話”之嫌。

有分析師也曾嘗試基于ChatGPT的協(xié)助去構(gòu)建量化交易模型,但最終結(jié)論是想單純依靠ChatGPT給出的模型開發(fā)成熟的、可盈利的策略是不切實(shí)際的,因?yàn)槠浣o出的模型相對簡單,且無法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,參數(shù)設(shè)置也缺乏邏輯支持。

如此看來,ChatGPT會(huì)給出怎樣的答案,仍取決于使用者給予它怎樣的問題引導(dǎo)。就好像如果設(shè)計(jì)師無法畫出精準(zhǔn)的圖紙,再優(yōu)秀的施工隊(duì)也建造不出期待的房子一樣。其實(shí),隨著人類技術(shù)的發(fā)展,新技術(shù)替代舊技術(shù)已多次出現(xiàn),但也僅限于提高效率,離徹底取代人依然遙遠(yuǎn)。金融行業(yè)作為當(dāng)今社會(huì)最精密的行業(yè)之一,集高等數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等專業(yè)于一體,人工智能想將“金融民工”取而代之,不能說絕對沒可能,但要走的路一定還很長。

標(biāo)簽: 像模像樣

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