ChatGPT可能不再是实习生：对冲基金计划提升其为分析师

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原本需要Chris Pulman花费两日时光方能完成的央行会议前瞻，如今在Balyasny Asset Management任职的首席经济学家，仅需30分钟便能得心应手地完成这一任务。

这种速率的飞跃，得益于新一代的人工智能技术。多才多艺的聊天机器人已成为他的得力助手，无论是汇总华尔街经济学家们的见解，绘制图表，还是提取货币官员的最新言论，它们应有尽有。Pulman只需简单输入，便能通过人工智能程序得到一个展现利率预测的模板。

他对此评价道：“这些语言模型的能力，实际上超出了我们最初的想象。”但他也提到，这些工具在使用前还需经过适当的培训。

自从OpenAI大力推广ChatGPT已超过20个月，包括Two Sigma Investments和英仕曼集团在内的多家对冲基金公司，正争相开发这项技术，以期通过将聊天机器人融入日常的研究和投资流程中，实现技术的革新。与此同时，包括摩根大通和高盛在内的银行机构，也在积极构建并推广自家的ChatGPT平台，进一步拓展其应用领域。ChatGPT的早期采用者已经擅长利用前沿科技获取投资的先机。这款聊天机器人能像一名辛勤的实习生一般，执行诸如筛查监管文件、撰写研究概述以及完成基础编码等繁琐而不讨好的任务。

然而，一个完全成熟的聊天机器人化身分析师能否提供深入的投资建议、精确的研究分析和可靠的市场预测？对此，我们仍需漫长的探索和等待。特别是在华尔街，人们担忧这种新兴技术难以对今年股市的激烈波动提供充分的合理解释。

在一项英仕曼集团的演示中，一聊天机器人展示了如何在基金文件中搜寻信息。Pulman 认为，如果给予更多的时间，他能将这种生成式人工智能推向更高的层次，使其不仅能编写复杂的代码，还能独立作出经济预测。他预见，在未来两到三年内，人工智能有望接替70%至80%的金融行业经济学家的工作。

要达到这一愿景，行业面临数个挑战需要攻克。一个突出的问题是，生成式人工智能可能会捏造事实、发布虚假的研究报告或提供错误的信息。此外，在缺乏人类深度引导的环境下，它处理抽象或多维问题的能力还显得捉襟见肘。某日，Balyasny的一名投资组合经理期望探知，随着关税上涨，哪些股票可能获得益处，哪些则可能遭受损害。这一问题尽管合情合理，却无法即刻获得答案。为此，工程团队需将这一问题拆分成多个子问题，并对模型进行针对性训练。在细致入微地阅读了二万份文档后，用时九十九分钟，机器人最终提供了一个满意的解答。

“我们目前只能倚赖于基础层次的实习生技能：你可以指示人工智能利用内部数据进行一些基本的分析，这是可行的。但若没有详尽的指引，其分析结果往往较为浅显。” 管理着约220亿美元资产的Balyasny公司的人工智能主管Charlie Flanagan谈到，“那么，我们怎样才能将它从一个初级实习生培养成高级实习生，再进阶为初级分析师，并在2024年底前挑战更复杂的难题呢？”在这个世上，免费的午餐是不存在的。高盛的预估显示，接下来几年内，全球经济界为建设人工智能的底层设施所需的投资将高达逾1万亿美元。Balyasny资产管理公司组织了一个由12人组成的专注人工智能的团队，而英仕曼集团也拥有近6名成员致力于生成式人工智能的开发。受过良好训练的系统，如ChatGPT或Anthropic的Claude等，每次使用都会进行收费，反观如果要在如Meta的Llama这类开源模型上建立新系统，则需要投入大量的人力和计算资源。

在华尔街，利用机器人解读交易用语早已不是什么稀奇事。多年以来，计算机一直具备通过新闻和财务报告来分析市场动向的能力。然而，ChatGPT的魅力在于，它将这些工作提升至新的高度，不仅能分析文本上下文，还能流畅地回答问题，并能综合多种资料来源，推导出复杂的结论。

对某些投资基金经理而言，如果未来技术的进展能使大型语言模型朝着OpenAI所设想的、更接近人类智力的方向发展，那么提前投资这些技术产品，可能会令他们在激烈的市场竞争中抢占先机。目前尚无定论。在资本规模高达百亿美元的私募信贷机构Atalaya Capital Management中，应用生成式人工智能显著提升了他们挖掘潜在借款人及草拟法律合同在设备租赁业务上的效率。然而，负责数据科学的Andy Halleran坦言，在筛选投资项目以及谈判合同条款的过程中，人类的参与是不可或缺的。

总的来说，即使聊天机器人或许是华尔街最勤奋的实习者，但要跨越成为正式分析师的门槛，仍是一项挑战。