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电梯安全岛，AI处理“赌注”决策
不知不觉中，ChatGPT正迈向新的进步时代。然而，在涉及赌博的任务中，它的表现却引发了关注。南加州大学的研究人员近期发布了一项研究，他们深入探讨了大型语言人工智能模型的决策能力，特别是在处理潜在收益和损失时的困境。
Mayank Kejriwal教授和学生Zhisheng Tang认为，尽管ChatGPT可以根据命令生成各种内容，但它实际上并没有真正的思维能力。他们指出，这些模型倾向于依赖已有的数据集，以统计上最可能的方式产生回应，而不是真正的思考。尽管它们能够用流利的语言表达，但这并不等同于真正的思维过程。
他们的研究着重于探究这些模型是否具有认知能力和偏见，并提出了一个关键问题：在给定一系列选择的情况下，这些模型是否能够做出最大化预期收益的理性决策？
研究人员的实验显示，这些语言模型在处理某些概念时表现欠佳，比如否定短语。例如，当被问及“什么不是蔬菜？”时，ChatGPT虽然以其令人印象深刻的语言能力尝试回答，但往往会出现错误。
Kejriwal和Tang的研究还涉及到了赌注决策。他们用一个例子来说明：如果掷硬币正面朝上，你将赢得一颗钻石；反之，你将失去一辆车。在这个场景中，合理的决策是选择正面，然而，ChatGPT在类似情况下却经常选择反面，这引发了研究人员的深思。
虽然他们指出，这些模型可以通过更频繁地使用示例问题和答案来进行训练，从而做出相对理性的决策，但结果却因情境而异。
例如，用纸牌或骰子代替硬币会导致模型性能明显下降。
总的来说，研究人员的结论是，尽管已经取得了一些进展，但能够进行一般意义上理性决策的模型尚未实现。即使对于更大、更高级的语言模型，理性决策仍然是一个具有挑战性且未解决的问题。
因此，在追求人工智能的进一步发展时，我们需要认识到这些模型的局限性，并在应用中谨慎使用，以确保决策的准确性和可靠性。
正如这项研究所揭示的那样，走进AI的未来，我们必须看清楚前方的岔路口，以避免陷入错误的“赌注”之中。
参考文献：
Zhisheng Tang等人，“Can language representation models think in bets?”，《Royal Society Open Science》，2023年，DOI:10.1098/rsos.221585
挑战与展望
正如研究人员在他们的研究中所指出的，大型语言模型的发展虽然令人惊叹，但在决策能力方面仍存在明显的挑战。
这不仅是技术上的问题，更是涉及到人工智能在现实世界中的应用和影响的深刻议题。
随着这些模型的逐步普及，我们将面临更多关于责任和伦理的问题。如果一个语言模型在决策中犯了错，到底是谁应该承担责任？是模型的开发者、训练数据的提供者还是使用者？这些问题迫使我们思考如何建立一个负责任的人工智能生态系统，以确保技术的发展不会带来无法控制的风险。
此外，对于语言模型的“认知”能力和偏见的探究也引发了深刻的思考。人工智能是否有可能真正理解和感知世界，而不仅仅是从数据中进行模式匹配和统计推断？模型的偏见问题也是一个亟待解决的问题，因为模型在学习数据时可能会吸收社会和文化上的偏见，从而在生成内容时表现出不平衡或不公正的倾向。
然而，这些挑战并不应该阻碍我们对人工智能的探索和创新。
相反，它们应该成为我们更加深入思考和改进的动力。未来，我们可以期待看到更多关于如何改善语言模型的决策能力、减少偏见以及增强其真实理解能力的研究和努力。
综上所述，随着人工智能领域的不断发展，我们正站在一个充满机遇和挑战的十字路口。通过深入的研究和持续的创新，我们可以逐步解决目前所面临的困境，并使人工智能在更广泛的领域中发挥更大的作用。
正如研究人员所言，尽管现在的大型语言模型还有许多局限性，但它们为未来的发展奠定了坚实的基础，只要我们保持谨慎、负责任地前行，人工智能的前景将无限广阔。
结语：
在人工智能的蓬勃发展中，我们必须看到其潜力与不足，不断探索其边界，并在探索中不断完善。正如防走失一样，我们也需要在这个技术的电梯中设置安全岛，确保我们在前行的道路上能够避免“赌注”的风险，迈向更加明确和可靠的未来。
参考文献：
Zhisheng Tang等人，“Can language representation models think in bets?”，《Royal Society Open Science》，2023年，DOI:10.1098/rsos.221585
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ChatGPT不但展现出了不俗的选股才能，而且在与传统的量化投资方式结合时，还能够酿造出更佳的投资组合。
当ChatGPT问世后，其不凡的语言分析能力，立刻在多个行业的引起了广泛关注，投资界也不例外，ChatGPT能否应用于投资选择，也成为了广泛讨论的话题。
最近，来自加拿大多伦多大学、印度孟买理工学院的研究者，联手对此进行了一次试验，他们设计了不同的Prompt来考验ChatGPT的股选能力,并将其与经典投资组合优化模型进行了比较实验。
论文标题：《基于Chat GPT的投资组合选择》
结果发现，ChatGPT不但展现出了不俗的选股才能，而且在与传统的量化投资方式结合时，还能够酿造出更佳的投资组合。
这样的结果，无疑为人们打开了一扇大门，AI与量化投资技术合体，或许能成就更智能的投资决策。
01 基本思路
此次试验的目标，是利用ChatGPT广泛的训练数据来识别最“流行”或“表现最佳”的股票,并通过量化金融技术(如投资组合优化)改进ChatGPT建议的策略。
在试验过程中，研究人员假设，训练数据中某只股票的提及频率和情感倾向可能会影响ChatGPT的选择推荐。
为了验证这样的假设，研究者以GPT-4为实验对象，对其提出了一个要求，要其在来自标普500的股票中，抽取一定数量的股票（分别为15、30、45为一组），形成一套股票组合，并要求这套组合的盈利水平必须超越标普500。
GPT-4选择的45种股票组合
为了获得更加多元化的结果，研究者对这一要求重复提问了30次。
之后，研究者先从GPT给的那三个股票池里分别搭建两个不同的投资组合。第一个组合是等权组合，就是每个股票的占比都是相同的,比如股票池有15只股票，那么每个股票就占总数的1/15。
第二个组合是让GPT自己决定每个股票的权重分配。研究者对GPT说：假设你要用这几只股票做个理论投资组合，并且目标是超越标普500指数的话，你会怎么分配它们的权重比较合适呢？然后还要解释一下你这么分配的原因和策略。
这样，GPT就会考虑不同股票的行业、市值大小、增长潜力啥的，给出它的权重分配方案。这个被我们称为GPT加权组合。GPT给的具体权重分配方案，就可以用上图的饼状图表示。
之后，研究人员发，随着投资组合的股票数目变多，GPT的加权组合中，股票的行业分布也变得更加均匀了。
虽然“信息技术”行业仍然是最大的部分，但比重有所下降，其他像工业、能源、通信服务等行业的股票占比都有所提高。这让投资组合的风险分散开来了，也能抓住更多不同市场的机会。
在得到了两种不同的投资组合，即一般的等权组合，和GPT-4自己选的加权组合后，研究人员会根据投资组合优化的算法，计算这两种股票组合的收益和风险。
02 优化投资组合
为了计算投资组合的预期收益和风险，研究人员需要用到历史的数据来进行统计分析。
在这里，实验使用的是过去5年中每周的股票价格和收益率的数据。
研究团队把过去5年中,每只股票每周的实际收益率都计算出来,然后取算术平均值,就可以得到这只股票的期望收益率。把所有选中的股票的期望收益率都计算出来，就可以组成一个期望收益率的向量。
同时，为了体现各个股票之间的相互关系，研究团队还要计算出一个叫做“协方差矩阵”的数据。
“协方差矩阵”看起来很高端,但其内涵其实可以用一句话简单地概括：
假设我们投资了股票A和股票B。如果过去一段时间里,当A股上涨时,B股也常常上涨,那么我们就说A和B正相关；反之就是负相关。
计算每个股票组合的协方差矩阵，就可以量化它们之间的风险相关系数，从而得出股票组合整体的风险状况。
拿到这两份数据之后，研究者通过投资组合优化模型去计算，看看怎样的组合可以在给定的风险水平下，获得最大的预期收益。
在计算过程中，研究者将不同的股票组合的风险/收益情况，绘制成了一张效率曲线图，这条线上每个点代表一组不同的股票组合，其中纵坐标代表收益，横坐标代表风险。
GPT所选股票的效率前沿线
在比较过程中，团队将GPT-4选择的权重组合，与效率曲线图中风险最小的组合、收益最大的组合在长、中、短三个周期内分别进行了比较，以对比二者的实际收益率。
之后，再拿二者的收益率和标普500指数做比较。看看哪些组合能在与大盘的比较中胜出。
通过全面地评估两种组合在不同周期的实际投资表现，就可以找到最优的投资策略。
由此，研究者就可以检验ChatGPT选股是否真的能带来超额收益。
03 结论
就经过了实际的比对、分析后，研究团队得出了如下结论：
ChatGPT选股的组合整体表现较好
实验比较了两类组合，一类是GPT-4根据历史数据选出来的加权组合，另一类是纯粹通过数学模型优化出来的等权组合。
结果发现,GPT-4选股的组合,无论选15只股票还是30只、45只,它的整体回报率都高于那些纯粹用数学模型算出来的股票组合。
这说明ChatGPT选股有一定的优势,可能因为它综合分析了很多历史信息,而不仅仅是简单的数据统计。
股票组合胜在“精简”
研究团队还发现，ChatGPT选出来的15只股票组合,比它选出的30只和45只组合回报率更高更稳定。这说明成功的投资不在于选择很多股票来分散风险,关键是要选到基本面好、潜力大的优质股票。一个选股准确的股票组合，即使只有十几只股票，也可以战胜更多元化但是股票质量不齐的大组合。
15只股票组合的投资回报率
ChatGPT组合风险收益平衡
在股票投资中，往往存在着“风险越大，收益越大”的事实。然而，GPT-4自己设定权重的组合,从始至终都没有出现“高风险、高收益”的极端组合，而是在收益和风险之间实现了较好的平衡,
ChatGPT既没有追求极端收益带来的高风险,也没有过度规避风险而收益太低的问题。这可能是比较适合普通投资者的选择。
ChatGPT与量化投资结合最佳
研究者最后发现,除了个别股票外，大多数根据GPT-4选股然后做优化的组合,其实际收益率都超过了标普500指数。
这说明,利用ChatGPT这类新的AI技术来辅助投资决策，其实整体上还是可能战胜市场的。
但单纯依靠ChatGPT提供的投资建议可能还不够可靠，因为ChatGPT可能擅长选择股票,但分配权重和控制风险可能还需人工调整。
研究团队最后得出的关键结论是：如果能够结合ChatGPT的投资思路，然后用传统的量化投资模型进一步优化，这样实际的投资表现会最好。
04 启示
在上述实验中，ChatGPT通过自身强大的语义分析能力，从大量数据中，找到了那些评价积极的备选股票。通过这种方式投资，收益率比很多基准收益要高。
然而，研究者发现，直接完全相信ChatGPT的投资建议还是有风险的,它给的意见可能不全面。
因为ChatGPT可能很擅长根据历史信息判断哪些股票值得买入,但具体该买入多少股却不一定能算得准。
而在这方面，量化投资则可以通过精确计算，来得到最优的股票权重分配方案。
因此，结合两者优势,既发挥ChatGPT股票选择的能力,又利用量化模型优化权重,这样才会达到最佳的投资效果。
通过这个研究,我们可以看到,在新兴的生成式AI时代，人们将有可能通过AI使自身的投资决策更加高效、可靠。
而这种将新兴的人工智能与传统的量化技术相结合的方式，也对其他行业的AI应用提供了一个可供借鉴的思路。
