证券时报记者 王蕊

正如AlphaGo因战胜围棋世界冠军而一举成名,ChatGPT近日也因为一篇券商研报火到出圈。在专业人士眼中,ChatGPT核心竞争力在于理解人类提问的能力特别优秀,且具备一定的思维链能力。换言之,ChatGPT的表现比以往任何AI模型都更加像人。

突如其来的巨大惊喜,再度激发了人们对AI技术的想象空间,迫不及待开始探索用ChatGPT代替人工的可能,金融业更是冲在最前。最先试水的是证券分析师,通过事先准备好的文章框架,以提问形式将关键词喂给ChatGPT,一篇看起来像模像样的研报在短时间内竟真的顺利诞生。

尽管ChatGPT在标点、术语、复杂句式等方面表现不尽如人意,数据来源及可靠性存疑,但这些显然都是可以通过进一步的机器学习来优化改善的。这也意味着在不远的将来,ChatGPT很可能凭借高超的人类自然语言处理能力,在信息检索、文章写作、问题求解等方面极大程度地节约人力。

据了解,ChatGPT主要应用的大规模预训练语言模型技术,在金融行业的不少细分领域都已有所应用。例如,对公告和研报等数据进行结构化处理,提高数据生产效率;对海量资讯进行监测和筛选,发掘有价值的投资信息;对智能客服进行训练,使其更加精准有效地解决客户提问等。

ChatGPT在金融领域的确应用广泛,也能极大提升使用者的效率。甚至不久的将来,随着技术进步,信息更新、回答准确性、算力成本等因素无法再掣肘,ChatGPT在一些领域将能实现从“效率工具”到“生产工具”的突破,进而彻底取代一些重复性、基础性的人力工作。

不过,尽管ChatGPT已可进行一定的内容生产,可仍需依赖使用者精心设计的提问来运作,产出内容通常还存在诸多不足。有分析师总结为:ChatGPT的回答更像是市场一致预期的精准表达,难免囿于“重复正确的废话”之嫌。

有分析师也曾尝试基于ChatGPT的协助去构建量化交易模型,但最终结论是想单纯依靠ChatGPT给出的模型开发成熟的、可盈利的策略是不切实际的,因为其给出的模型相对简单,且无法对数据进行分析,参数设置也缺乏逻辑支持。

如此看来,ChatGPT会给出怎样的答案,仍取决于使用者给予它怎样的问题引导。就好像如果设计师无法画出精准的图纸,再优秀的施工队也建造不出期待的房子一样。其实,随着人类技术的发展,新技术替代旧技术已多次出现,但也仅限于提高效率,离彻底取代人依然遥远。金融行业作为当今社会最精密的行业之一,集高等数学、经济学、社会学等专业于一体,人工智能想将“金融民工”取而代之,不能说绝对没可能,但要走的路一定还很长。

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