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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(jìng)爭(zhēng)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(duì)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(yǔ)、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(yǔ)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(yǔ)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(duì)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(duì)海量資訊進(jìn)行監(jiān)測(cè)和篩選，發(fā)掘有價(jià)值的投資信息；對(duì)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(chǎng)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(duì)簡(jiǎn)單，且無法對(duì)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(duì)沒可能，但要走的路一定還很長(zhǎng)。

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