全球最大对冲基金桥水的联席首席投资官格雷格·詹森（Greg Jensen）无疑是一个看好人工智能的人，他是ChatGPT的开发商OpenAI的早期投资者，并向人工智能初创公司Anthropic投入了大量资金。

不过，虽然詹森看好这项技术，但他警告投资者不要使用类似ChatGPT这样的大型语言模型来交易股票。

他在最近的一个播客节目中表示：“如果有人要用大型语言模型来挑选股票，那是没有希望的，这是一条没有希望的道路，”他补充称，该技术在准确定位宏观经济环境的主要转折点方面将是“糟糕的”。

但这并不意味着他认为人工智能在财富管理领域没有一席之地。

自从ChatGPT在2022年底成为一种公众现象以来，一些用户已经尝试用这种技术来选股，有时效果很好。不过，詹森表示，桥水采取了比这更复杂的方法。

他说：“如果你使用大型语言模型来创建理论，然后使用其他技术来判断这些理论，并在它们之间进行迭代，（你可以）创建一种人工推理器，”并指出桥水目前正在部署几种形式的人工智能来利用各种不同模型的优势。

他说：“这才是我们真正关注的问题，将精确度不高的大型语言模型与统计模型结合起来。统计模型擅长精确预测过去，但对未来却很糟糕。”

詹森透露，桥水基金正在构建一个生态系统，该公司拥有一个事实上高素质的人工智能“分析师”队伍，他们都在思考经济和市场，然后测试这些想法。在目前最前沿的技术中，这些机器人可以比大多数初级投资分析师更好地通过桥水基金的某些内部测试。因此，如果有一个水平在80分位的投资领域分析师，实际上是拥有了数百万个这样的分析师。

当谈到未来的工作，以及超级智能计算机是否会取代投资者时，詹森承认，“这绝对是真的，它将改变投资合伙人所扮演的角色。”

他说：“在桥水和一般情况下，事情正在迅速变化，这确实需要人们有能力扮演任何必要的角色。我发现，你想要的是对这些新技术好奇的人。你想要利用它们。这将是未来工作的一部分。我认为，在任何知识产业中，不利用这些技术都是非常困难的。”

本文源自金融界

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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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