最近、Appleの調査レポートが熱烈な議論を引き起こしました。これは、財務アドバイスの分野での生成人工知能（AI）の現在の状況と制限を調査しています。ますます多くのアメリカの消費者、特に若者は、ChatGptなどのツールを使用して財政的アドバイスを求め始めていますが、AIは複雑な数学的および論理的な推論に大きな欠陥を持っています。この記事では、レポートを詳細に分析し、金融分野での生成AIの適用の将来の見通しを調査します。
最近、Appleが発表した調査レポートは、財務アドバイスにおける生成人工知能（AI）の有効性に関する議論を引き起こしました。この調査では、ますます多くのアメリカの消費者がChatGptなどの生成的なAIツールを使用して、財政的なアドバイスを得ることを示しています。これは、若者の間で特に明白な傾向です。 Motley Foolの調査によると、アメリカ人の54％がChatGptを通じて金融商品の推奨事項を求めており、若い世代がより雇用されています。
画像ソースノート：画像はAIによって生成され、画像認定サービスプロバイダーMidjourney
調査結果は、消費者の半数がChatGptを使用して推奨事項を取得する意欲を表明したが、特定の金融商品への関心の割合は比較的低いことを示しています。たとえば、CHATGPTにクレジットカードを推奨することを望んでいるのは25％だけです。さらに、CHATGPTに対する回答者の推奨事項は一般に「やや満足」であり、平均満足度は5ポイントスケールで3.7であり、ある程度の認識を示しています。
ただし、Appleの研究は、論理的推論、特に数学的推論における現在の大規模な言語モデル（LLM）の重要な欠陥を指摘しています。研究者は、これらのモデルが複雑な数学的問題に直面している場合、パフォーマンスが低下し、多くの場合、単純な数学的計算を正しく理解または解決できないことが多いことを発見しました。問題の複雑さが増すと、モデルのパフォーマンスがさらに低下し、その推論プロセスで根深い問題を示します。
TechCrunchの記事には、数学的計算における生成AIエラーの複数の例がリストされており、基本的な数学的問題に対処する際の欠点を説明しています。レポートは、数字を処理するときにAIモデルが使用する「ブロッキング」テクノロジーが数字間の関係を破壊し、計算エラーをもたらすことが多いと述べました。
さらに、機械学習は、財政的なアドバイスに対処する際にも課題に直面しています。一部の人々は、機械学習を回帰分析などの統計分析と混同しますが、機械学習には実際に意思決定プロセス、エラー評価機能、モデル最適化プロセスが必要です。これにより、生成的なAIが財務アドバイスでユーザーのニーズを効果的に満たすことができます。
Appleの調査によると、銀行と信用組合は、現在の段階での財政的アドバイスについてAIに依存すべきではないことが示されています。将来的にはある程度の改善があるかもしれませんが、生成的なAIは、近い将来の複雑な金融コンサルティングと競争することは依然として困難です。
キーポイント：
アメリカ人の54％がChatGptを通じて財政的なアドバイスを受けており、若い世代は使用する可能性が高くなります。
Appleの研究によると、生成AIには数学的推論、特に複雑な問題の誤った取り扱いに大きな欠陥があることが示されています。
現在、銀行と信用組合は、財政的なアドバイスを提供するためにAIに依存するべきではなく、将来改善するには5〜10年かかる場合があります。
要約すると、生成的AIは金融の分野で特定の可能性を示していますが、論理的推論と数学の計算におけるその欠点は、複雑な金融コンサルティングへの適用を制限しています。将来的には、AIテクノロジーは、この分野での作業に本当に能力があるために、これらの制限を克服する必要があります。 現在、注意して使用することが賢明です。