Recientemente, un informe de investigación de Apple ha provocado discusiones acaloradas, que explora el estado actual y las limitaciones de la inteligencia artificial generativa (IA) en el campo del asesoramiento financiero. Mientras que más y más consumidores estadounidenses, especialmente los jóvenes, están comenzando a usar herramientas como ChatGPT para buscar asesoramiento financiero, la IA tiene fallas significativas en el razonamiento matemático y lógico complejo, lo que lo hace para proporcionar finanzas precisas. . Este artículo analizará el informe en profundidad y explorará las perspectivas futuras de la aplicación de IA generativa en el campo financiero.
Recientemente, un informe de investigación publicado por Apple ha provocado discusiones sobre la efectividad de la inteligencia artificial generativa (IA) en el asesoramiento financiero. La encuesta muestra que cada vez más consumidores estadounidenses usan herramientas de IA generativas, como ChatGPT, para obtener asesoramiento financiero, una tendencia que es particularmente evidente entre los jóvenes. Según una encuesta Motley Fool, el 54% de los estadounidenses han buscado recomendaciones para productos financieros a través de ChatGPT, y las generaciones más jóvenes están más empleadas.
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Los resultados de la encuesta muestran que, aunque la mitad de los consumidores expresaron su disposición a usar ChatGPT para obtener recomendaciones, la proporción de interés en productos financieros específicos es relativamente baja. Por ejemplo, solo el 25% de los encuestados desea que ChatGPT recomiende una tarjeta de crédito. Además, las recomendaciones de los encuestados para ChatGPT generalmente estaban "algo satisfechos" y la satisfacción promedio fue de 3.7 en la escala de cinco puntos, mostrando cierto reconocimiento.
Sin embargo, la investigación de Apple señala el defecto significativo en los modelos actuales de idiomas grandes (LLM) en el razonamiento lógico, especialmente el razonamiento matemático. Los investigadores encontraron que estos modelos funcionan mal cuando enfrentan problemas matemáticos complejos y, a menudo, no pueden comprender o resolver correctamente cálculos matemáticos simples. A medida que aumenta la complejidad del problema, el rendimiento del modelo disminuye aún más, que muestra problemas profundos en su proceso de inferencia.
Un artículo de TechCrunch enumera múltiples ejemplos de errores de IA generativos en cálculos matemáticos, explicando sus deficiencias al tratar con problemas matemáticos básicos. El informe mencionó que la tecnología de "bloqueo" utilizada por los modelos de IA cuando los números de procesamiento a menudo destruyen la relación entre los números, lo que resulta en errores de cálculo.
Además, el aprendizaje automático también enfrenta desafíos cuando se trata de asesoramiento financiero. Aunque algunas personas confunden el aprendizaje automático con análisis estadísticos como el análisis de regresión, el aprendizaje automático en realidad requiere un proceso de toma de decisiones, una función de evaluación de errores y un proceso de optimización del modelo. Esto hace posible que la IA generativa satisfaga de manera efectiva las necesidades de los usuarios en asesoramiento financiero.
La investigación de Apple muestra que los bancos y las cooperativas de crédito no deben confiar en la IA para obtener asesoramiento financiero en la etapa actual. Aunque puede haber cierta mejora en el futuro, la IA generativa seguirá siendo difícil de competir con una consultoría financiera compleja en el futuro previsible.
Puntos clave:
El 54% de los estadounidenses han obtenido asesoramiento financiero a través de ChatGPT, y es más probable que la generación más joven use.
La investigación de Apple muestra que la IA generativa tiene defectos significativos en el razonamiento matemático, especialmente el manejo incorrecto de problemas complejos.
En la actualidad, los bancos y las cooperativas de crédito no deben confiar en la IA para proporcionar asesoramiento financiero, y puede tardar de 5 a 10 años en mejorar en el futuro.
En resumen, aunque la IA generativa ha mostrado cierto potencial en el campo de las finanzas, sus deficiencias en el razonamiento lógico y los cálculos matemáticos limitan su aplicación en consultoría financiera compleja. En el futuro, la tecnología de IA necesita superar estas limitaciones para ser realmente competentes para el trabajo en este campo. En la actualidad, es aconsejable usarlo con precaución.