對沖基金正在部署ChatGPT來處理所有繁重的工作 - 彭博社
Justina Lee, Saijel Kishan
最新的人工智能炒作正在推動股市大幅上漲，押注一個新的創新時代即將來臨。
然而，對於將計算進步武器化以獲取投資優勢的資金管理人員來説，ChatGPT時代目前的承諾並不那麼高尚：自動化繁重的工作。
據對沖基金稱，所謂的生成式人工智能已經幫助加快了已知會壓垮華爾街初級員工鬥志的單調任務，從審查大量市場研究到編寫基本代碼和總結基金績效。
聊天機器人最終可能有助於產生材料效率提升，併為人類主宰提供更有意義的工作，可能以犧牲就業崗位為代價。但現在還為時過早。
在系統化對沖基金Campbell & Co.，其量化分析師已經花費數月時間嘗試使用ChatGPT背後的技術來總結內部研究並編寫樣板代碼。然而，生成式人工智能工具對他們日常投資方法並沒有產生重大改變，至少目前還沒有。
“它們在代碼完成、編輯、查找錯誤和修復錯誤方面非常強大，”Campbell首席執行官Kevin Cole説道。“我們的模型會讓人類參與其中 —— 成為幫助人類更高效地完成工作的助手。”
華爾街上的人工智能是一個廣泛的領域，包括用於計算信用風險的機器學習算法，以及用於掃描新聞進行交易的自然語言處理工具。生成式人工智能，OpenAI的聊天機器人所體現的最新熱詞，可以在接受大量輸入訓練後遵循指令並創建新的文本、圖像或其他內容。其理念是，如果機器閲讀了足夠多的金融內容，它可能合理地定價期權、構建投資組合或解析公司新聞標題。
隨着對這些工具的最新版本進行實驗，對沖基金的最終目標是提高投資績效。目前，提高生產力——加快編碼、研究和客户溝通——是最明顯的好處。這就是為什麼Citadel的Ken Griffin等人在三月份表示，該公司正在談判全公司許可ChatGPT的使用，打賭它將自動化“大量工作”。
在Man Group，全球最大的對沖基金之一，Rob Furdak表示ChatGPT可以加快研究的初步部分，通過審查關於特定主題的一堆學術論文並檢測數據集中的基本模式。
“研究過程的一個重要部分是清理數據，映射數據，然後進行初步分析，”負責投資的首席投資官表示。“ChatGPT可以説‘這是一個有趣的假設，但這裏還有其他你可能想要調查的假設。’”
他説，該公司還在考慮自動化投資者關係的苦力工作，因為ChatGPT可以通過綜合市場數據和基金回報來輕鬆解釋績效。
ChatGPT如何幫助金融研究的一個例子。來源：“ChatGPT在金融研究中釋放力量：機遇與挑戰”作者：馮子峯，胡剛清和李冰欣來源：“ChatGPT在金融研究中釋放力量：機遇與挑戰” 馮子峯、胡剛青和李冰欣華爾街當然已經充斥着計算機巫師，他們在算法交易台、量化對沖基金和高頻市場製造商中大量存在，對他們來説，ChatGPT的能力可能並不那麼新穎。當前的狂熱可能更多地受到該工具突然廣泛可用的推動，而不僅僅是生成式人工智能實際上所做的任何進展。
然而，早期研究表明，這個聊天機器人確實代表了一些進步。例如，美聯儲的研究人員 發現 它在將中央銀行聲明中的句子分類為鴿派或鷹派方面勝過了谷歌的BERT等現有模型。
芝加哥大學的一篇 論文顯示，ChatGPT可以將臃腫的公司披露內容提煉為能解釋隨後股票反應的本質。學者們還建議它可以 提出 研究想法，設計研究，甚至可能 決定 投資什麼。
Intech Investment Management首席數據科學家彼得·科頓（Peter Cotton）在親自測試了這個機器人後成為最新的信徒之一。他在Github上發佈了一個 對話，展示了他與ChatGPT的對話，他在其中使用它來編寫提取數據和進行預測的代碼。
“我的整個工作流程發生了巨大變化，”他説。“我對內部存儲的知識量感到驚訝。”
GPT-3、GPT-4和一位美聯儲分析師解釋了他們對美聯儲聲明中一句話的分類。來源：“ChatGPT能解讀美聯儲講話嗎？”作者：安妮·隆德加德·漢森和索菲亞·卡辛尼克來源：“ChatGPT能解讀美聯儲講話嗎？”作者：安妮·隆德加德·漢森和索菲亞·卡辛尼克然而，這項技術並非完美。ChatGPT已知會虛構事實並輸出不同的回應給相同的提示，而且只是在2021年底之前的數據上進行訓練。與此同時，在一個緊守商業秘密的行業中，許多人仍然對依賴外部軟件感到猶豫。
因此，Campbell還嘗試了一個開源且功能較弱的GPT 模型，可以完全在其自己的系統內運行，首席執行官科爾説。
“對於這類工具的IP泄漏風險，我們必須非常小心，因為使用ChatGPT時，你會將查詢發送到OpenAI服務器，”他説。
在對生成式人工智能可能性進行探索的同時，對於該行業的人力資源的後果目前尚未確定。
曼集團位於波士頓的Man Numeric首席執行官格雷格·邦德認為，這項技術可能是缺乏技術專長但能提出正確問題的創意員工的機會。
“如果我們假設全球研究生產力正在下降，你可以要麼僱傭更多人，要麼可以擁有一些數字研究員，他們可以成為你現有研究和技術人員的增效力量，”邦德説。“最終，如果我們能夠自動化創新過程本身，那將是很好的。”
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