几乎在一夜之间，OpenAI开发的聊天机器人(ChatGPT)，这个失控的、可对话的、大型语言模型(LLM)人工智能热门产品，在美国社会中又扮演了另一个角色——股市大师。
投资咨询网站The Motley Fool对2000名美国人进行了一项调查，47%的美国成年人表示使用ChatGPT收集选股建议。有迹象表明，45%的人表示，他们愿意只使用人工智能模型选股。
希望调查受访者以及所有其他有抱负的midase都意识到，ChatGPT-3.5是在2021年之前对互联网内容进行培训的。为了更接近当今市场的脉搏，他们将不得不支付由GPT-4驱动的ChatGPT Plus。
即便如此，GPT-4也已经过时了。目前还没有为生成语言人工智能提供互联网上新的动态信息的系统，比如股票价格或利率波动。所以，如果你正在考虑进行日内交易，这对你来说可能不太合适。
谁在向人工智能寻求投资建议?
然而，对于那些关注更广泛运动的人来说，ChatGPT似乎服务得非常好，年轻的美国人(其中许多是数字原住民)已经全心全意地接受了人工智能的投资建议。
根据The Motley Fool的调查，50%的千禧一代和53%的z世代使用AI法学硕士来挑选股票。与此同时，只有25%的婴儿潮一代(这群人仍然记得传真机和软盘的工作原理)觉得这样做很舒服。
不出所料，调查还发现，收入水平可以很好地预测谁倾向于使用该服务进行股票研究。高达77%的高收入美国人表示，他们曾使用ChatGPT进行投资推荐，而中等收入美国人的这一比例为43%，低收入美国人的这一比例仅为23%。
性别差异也被证明是显著的:根据The Motley Fool的分析师阿西特•夏尔马(Asit Sharma)的说法，女性在理财方面往往更保守，在市场波动时不那么冲动，也更冷静。因此，只有41%的女性和55%的男性使用ChatGPT也就不足为奇了。
总体而言，超过三分之二(69%)的美国成年人表示，他们会考虑在未来使用ChatGPT寻求投资建议。这种向人工智能的转变可能会给资金管理经济学带来翻天覆地的变化，这要归功于一种工具的民主化，即使是对冲基金交易员这样的人也会同时垂涎欲滴。
伦敦市场制造商最近对前50名对冲基金经理进行的一项调查发现，90%的对冲基金交易员计划在2023年剩余时间里使用人工智能来管理他们的投资组合。
ChatGPT可以做什么
对于那些控制并试图让美国储户的巨额资产增值的金融从业人员(比如机构基金经理)来说，这个消息看起来并不太乐观。
例如，ChatGPT根据从竞争对手的投资组合中挑选的标准(如低债务、高增长)选择了一只由38只股票组成的假想基金，自2023年3月6日成立以来的前八周上涨了4.93%，而英国最受欢迎的10只基金的平均涨幅为-0.78%。事实上，在市场开盘的39天里，这只假想基金有34天的表现好于前10大基金。
另一个潜在的致命因素是佛罗里达大学(University of Florida)最近进行的一项基于chatgtt的研究，该研究对全球基金经理提出了更为可怕的影响。
在本周发表在《社会科学研究网络》(Social Science Research Network)上的一篇论文中，Alejandro Lopez-Lira教授和Yuehua Tang教授描述了他们是如何决定测试ChatGPT进行“情感分析”(emotional Analysis)的能力的。“情感分析”本质上是通过观察文章的标题来确定选股策略。
同样，ChatGPT在2021年9月之后不会进行训练，因此研究人员向人工智能模型提供了从那时到现在的67,586个标题，涉及4,138个不同的公司。
这种分析已经在对冲基金的交易室中进行了一段时间，但这是ChatGPT第一次被测试执行与昂贵的自营交易平台几乎相同的任务，并内置了定制的情绪分析。
使用情绪分析的ChatGPT交易模型在此期间的回报率超过500%，而同期购买并持有标准普尔500指数ETF的回报率为-12%。
如果这对金融行业来说不是坏消息，尤其是对低级研究分析师来说，那么几乎每天都有新的api和插件可以与ChatGPT集成。
例如，PortfolioPilot是一个新发布并经过验证的ChatGPT插件，允许将投资组合转储到其中进行分析和推荐-所有这些都是免费的。
考虑到人工智能目前有能力胜过大多数蓝筹股基金经理，至少在目前的结构下，为中等回报支付共同基金管理费的日子可能即将结束。
ChatGPT做不到的
所有这些听起来像是投资天堂，但在你投入战斗，用你最喜欢的投资机器人买卖之前，有几件事你应该记住。
ChatGPT的培训于2021年9月结束，所以你问的任何问题都不会反映自那以后的时间。这种差距让我们想到了生成式人工智能在无法回答你的问题时编造东西的趋势——这被称为人工智能幻觉。
生成式人工智能可以很好地检测模式，这是通过从已有文本中抓取数据来实现的。然而，它在因果推理方面做得不太好，你可能会被它油嘴滑舌的对话能力所吸引，而相信它所说的话。它的数学也很差。因此，必须对信息或见解的准确性进行双重检查。
它也不能很好地解读面部表情，而许多调查记者和选股人在观看首席执行官或首席财务官的采访时，都是依靠面部表情来判断一家公司的实际健康状况。
最后，根据投资专业人士的说法，尽管它对其巧妙的回应感到惊讶和高兴，但其中许多建议仍然过于笼统，没有什么帮助。它不会问任何投资组合经理都会问的那种复杂问题。
当然，随着时间的推移，人工智能可以在所有这些任务上做得更好，并且已经出现的每个版本都被证明比其前身要好得惊人。但我们还没有达到投资的极乐世界。
而且，当它到达那里时，我们可能不得不协商一个更大的头痛问题——你如何在一个世界上任何地方的任何可想象的资产的信息和分析都不是溢价的市场中赚钱，而只是一个人工智能提示?
