Récemment, un rapport de recherche Apple a déclenché des discussions animées, qui explorent le statut actuel et les limites de l'intelligence artificielle générative (IA) dans le domaine des conseils financiers. Alors que de plus en plus de consommateurs américains, en particulier des jeunes, commencent à utiliser des outils tels que le chatpt pour demander des conseils financiers, l'IA a des défauts importants dans un raisonnement mathématique et logique complexe, ce qui fait de la finance précise. . Cet article analysera le rapport en profondeur et explorera les perspectives futures de l'application de l'IA générative dans le domaine financier.
Récemment, un rapport de recherche publié par Apple a déclenché des discussions sur l'efficacité de l'intelligence artificielle générative (IA) dans les conseils financiers. L'enquête montre que de plus en plus de consommateurs américains utilisent des outils d'IA génératifs, tels que Chatgpt, pour obtenir des conseils financiers, une tendance qui est particulièrement évidente chez les jeunes. Selon une enquête Motley Fool, 54% des Américains ont demandé des recommandations pour les produits financiers via Chatgpt, les jeunes générations étant plus employées.
Remarques de la source d'image: L'image est générée par l'IA, et le fournisseur de services autorisé l'image MidJourney
Les résultats de l'enquête montrent que bien que la moitié des consommateurs aient exprimé leur volonté d'utiliser Chatgpt pour obtenir des recommandations, la proportion d'intérêt pour des produits financiers spécifiques est relativement faible. Par exemple, seulement 25% des répondants souhaitent que Chatgpt recommande une carte de crédit pour cela. De plus, les recommandations des répondants pour Chatgpt étaient généralement "quelque peu satisfaites" et la satisfaction moyenne était de 3,7 dans l'échelle de cinq points, montrant une certaine reconnaissance.
Cependant, la recherche d'Apple indique le défaut significatif dans les modèles de grande langue (LLM) actuels dans le raisonnement logique, en particulier le raisonnement mathématique. Les chercheurs ont constaté que ces modèles fonctionnent mal lorsqu'ils sont confrontés à des problèmes mathématiques complexes et ne parviennent souvent pas à comprendre ou à résoudre correctement les calculs mathématiques. À mesure que la complexité du problème augmente, les performances du modèle diminue encore, montrant des problèmes profonds dans son processus d'inférence.
Un article de TechCrunch répertorie plusieurs exemples d'erreurs génératives de l'IA dans les calculs mathématiques, expliquant leurs lacunes dans le traitement des problèmes mathématiques de base. Le rapport a mentionné que la technologie de "blocage" utilisée par les modèles d'IA lors du traitement des nombres détruit souvent la relation entre les nombres, entraînant des erreurs de calcul.
De plus, l'apprentissage automatique est également confronté à des défis lorsqu'ils traitent des conseils financiers. Bien que certaines personnes confondent l'apprentissage automatique avec des analyses statistiques telles que l'analyse de régression, l'apprentissage automatique nécessite en fait un processus de prise de décision, une fonction d'évaluation des erreurs et un processus d'optimisation du modèle. Cela permet à une IA générative de répondre efficacement aux besoins des utilisateurs dans les conseils financiers.
Les recherches d'Apple montrent que les banques et les coopératives de crédit ne devraient pas compter sur l'IA pour des conseils financiers à l'étape actuelle. Bien qu'il puisse y avoir une certaine amélioration à l'avenir, l'IA génératrice sera toujours difficile à concurrencer avec un conseil financier complexe dans un avenir prévisible.
Points clés:
54% des Américains ont obtenu des conseils financiers grâce à Chatgpt, et la jeune génération est plus susceptible de l'utiliser.
La recherche sur Apple montre que l'IA générative a des défauts importants dans le raisonnement mathématique, en particulier la manipulation incorrecte de problèmes complexes.
À l'heure actuelle, les banques et les coopératives de crédit ne devraient pas compter sur l'IA pour fournir des conseils financiers, et cela peut prendre 5 à 10 ans pour s'améliorer à l'avenir.
Pour résumer, bien que l'IA génératrice ait montré un certain potentiel dans le domaine des finances, ses lacunes dans le raisonnement logique et les calculs mathématiques limitent son application dans un conseil financier complexe. À l'avenir, la technologie de l'IA doit surmonter ces limites pour être vraiment compétents pour le travail dans ce domaine. À l'heure actuelle, il est sage de l'utiliser avec prudence.