今年，人们对人工智能 (AI) 产生了很多兴奋和兴趣，这很大程度上要归功于 ChatGPT 和其他生成式 AI 工具的引入。我们似乎每天都会听到人工智能新的潜在应用以及它们如何永远改变商业世界。在此背景下，投资专业人士问问自己人工智能将如何改变他们未来的角色是很有用的。
现实情况是，当前正在讨论的生成式人工智能工具不太可能像许多人希望的那样对投资有用。虽然 ChatGPT 通常被描述为类人智能，但该软件实际上只是模仿人的想法和语言。它可以将单词组合成新颖的句子并呈现概念，但它不“理解”任何东西。距离真正能够“思考”还有很长的路要走。
当然，这并不意味着人工智能没有用处。原则上，ChatGPT和生成式人工智能可以审查大量数据，包括股票的财务数据，然后向投资者提出建议。它还可以基于均值方差（MV）优化等思想构建股票投资组合，理论上，它甚至可以提出一种基于类似于 MV 优化的数学规则构建投资组合的新颖方法。
所有这一切很大程度上都是未来的领域。目前，ChatGPT 和其他生成式 AI 工具在计算中经常出现数学错误，它们有时在计算中使用错误的数字（同样是因为它们不“理解”数字是什么），并且它们可以从数据中得出错误的结论，尤其是在处理独特的场景时。
因此，目前投资专业人士不应考虑转向 ChatGPT 来构建投资组合。然而，ChatGPT 和其他人工智能工具在语言方面很有效，因为它们是大型语言模型 (LLM)，因此它们可以有效地创建演示文稿、编写基本研究报告或至少其中的一部分、向客户制作电子邮件并执行类似的任务。此外，在不久的将来，我们很可能会看到生成式人工智能被用来通过网络浏览器（想想高级聊天机器人）与客户打交道，帮助监管备案，并协助客户入职和账户问题。这些类型的任务需要对软件工具进行专门的编程，但它们在生成人工智能系统的能力范围内。
除此之外，人工智能确实在投资组合构建中发挥着作用。这个角色是帮助人们识别并利用有趣的机会。人工智能可以梳理大量的数字数据，以完成诸如识别市盈率较低的公司列表之类的事情，这原则上是一项足够简单的任务，但通常会因特殊项目调整而变得更加困难。更重要的是，人工智能可以识别与历史回报优异表现相关的变量，然后据此找到投资可能性，或者可以根据 Fama 和 French 四因子模型等模型预测各种股票的实时预期回报。当然，这些都不是真正的新鲜事。对冲基金几十年来一直使用计算机来进行类似的定量分析和交易。Renaissance Technologies 和 Two Sigma 等公司都是建立在它的基础上的。从这个意义上说，投资专业人士的人工智能革命还没有到来。
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