Chris Pulman以前要花兩天時(shí)間才能準(zhǔn)備好央行會(huì)議前瞻，現(xiàn)在這位Balyasny Asset Management的首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家只需30分鐘就能搞定。

　　多虧了新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展，聊天機(jī)器人可以幫助他完成耗時(shí)耗力的研究工作。從總結(jié)華爾街經(jīng)濟(jì)學(xué)家的觀點(diǎn)，到生成圖表，摘抄貨幣官員最新聲明等，聊天機(jī)器人都不在話下。只要Pulman輸入信息，人工智能程序會(huì)生成一個(gè)模板以展示他的利率預(yù)測(cè)。

　　“我們發(fā)現(xiàn)，它們實(shí)際上比一開始想象的要強(qiáng)大得多，”這位Balyasny經(jīng)濟(jì)學(xué)家在談到大語言模型時(shí)說。“但需要經(jīng)過一些培訓(xùn)，不能直接拿來就用”。

　　在OpenAI大張旗鼓推出ChatGPT 20多個(gè)月后，包括Two Sigma Investments和英仕曼集團(tuán)在內(nèi)的多家對(duì)沖基金管理公司正競(jìng)相開發(fā)這項(xiàng)有顛覆性潛力的技術(shù)，將聊天機(jī)器人整合到日常研究和投資流程中。銀行也在利用這些工具，比如摩根大通上月向資產(chǎn)和財(cái)富管理部門員工推出自己的ChatGPT，高盛也在建立自己的ChatGPT平臺(tái)。

　　ChatGPT的早期使用者早就習(xí)慣用新技術(shù)來獲得投資優(yōu)勢(shì)，聊天機(jī)器人可以像實(shí)習(xí)生一樣完成吃力不討好的任務(wù)，包括過濾監(jiān)管文件、寫研究摘要和完成基本編程。

　　但是一個(gè)完全成熟的聊天機(jī)器人形式的分析師可以給出老道的投資建議、細(xì)致的研究和可靠預(yù)測(cè)嗎？這一切還有很長(zhǎng)的路要走，華爾街擔(dān)心這項(xiàng)新技術(shù)將難以對(duì)今年股市的瘋狂上漲給出合理解釋。

英仕曼集團(tuán)聊天機(jī)器人演示如何在基金文件中查找信息

　　Pulman認(rèn)為，如果有更多的時(shí)間，他可以把生成式人工智能提升到一個(gè)更先進(jìn)的水平，讓它編寫復(fù)雜代碼和自行給出經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)。他說，兩到三年內(nèi)人工智能非常有望承擔(dān)70%到80%的金融業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家工作。

　　要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，該行業(yè)必須克服幾個(gè)重大問題。其中之一是，生成式人工智能可能會(huì)編造事實(shí)、拋出一篇虛假的研報(bào)或給出錯(cuò)誤內(nèi)容。而且，在沒有真人大力引導(dǎo)的情況下，其很難處理抽象或多層次的問題。

　　有一次，Balyasny的一位投資組合經(jīng)理想要看看它的聊天機(jī)器人是否可以找出關(guān)稅上調(diào)對(duì)哪些股票利好，哪些股票利空，這是一個(gè)合理的問題，但沒法立刻解答。工程師必須首先通過把場(chǎng)景分解為一系列子問題來訓(xùn)練模型。他們花了99分鐘掃描了20000份文件，一步步引導(dǎo)，最后聊天機(jī)器人給出了令人滿意的答案。

　　“我們依靠的是初級(jí)實(shí)習(xí)生的能力：你要求人工智能利用內(nèi)部數(shù)據(jù)源做一些簡(jiǎn)單的分析，這個(gè)它可以做，但你必須給出很多非常具體的提示，否則它們的分析結(jié)果會(huì)很初級(jí)，”管理約220億美元資產(chǎn)的Balyasny應(yīng)用人工智能主管Charlie Flanagan表示，“那么，我們?nèi)绾螌⑺鼜某跫?jí)實(shí)習(xí)生提升到高級(jí)實(shí)習(xí)生，再提升到初級(jí)分析師，并在2024年底接住一些高難度問題呢？”

　　天下沒有免費(fèi)午餐。高盛估計(jì)，未來幾年在整個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域建設(shè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施將耗資超過1萬億美元。 Balyasny有一個(gè)12人組成的人工智能團(tuán)隊(duì)，英仕曼差不多有6個(gè)人專門從事開發(fā)生成式人工智能。像ChatGPT或Anthropic的Claude之類訓(xùn)練有素的系統(tǒng)會(huì)對(duì)每次使用收費(fèi)，而如果在Meta的Llama這種開源模型基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)，需要在人手和計(jì)算能力上投入大量資金。

　　可以解讀交易文本的機(jī)器人在華爾街并不是什么新鮮事。多年來，計(jì)算機(jī)一直有能力從新聞報(bào)道和財(cái)報(bào)中分析市場(chǎng)影響。但ChatGPT的真正吸引力在于它把這一切工作提升了一個(gè)檔次，包括分析上下文，連貫性回答問題，并利用一系列資料來源得出復(fù)雜的結(jié)論。

　　對(duì)于一些基金經(jīng)理來說，如果未來的技術(shù)突破能夠讓大語言模型像OpenAI設(shè)想的那樣更接近人類智力，那么早早投資這類產(chǎn)品將使他們領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

　　目前尚無定論。在規(guī)模約100億美元的私募信貸公司Atalaya Capital Management，生成式人工智能大大加快了他們?cè)谠O(shè)備租賃業(yè)務(wù)中尋找潛在借款人和起草法律合同的速度，但是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)科學(xué)的Andy Halleran表示，篩選投資項(xiàng)目以及對(duì)合同條款進(jìn)行談判肯定都需要真人來完成。

　　總而言之，雖然聊天機(jī)器人可能是華爾街最勤奮的實(shí)習(xí)生，但晉升為正式分析師的門檻仍然很高。

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責(zé)任編輯：李桐