Recentemente, um relatório de pesquisa da Apple provocou discussões acaloradas, o que explora o status atual e as limitações da inteligência artificial generativa (AI) no campo dos conselhos financeiros. Embora mais e mais consumidores americanos, especialmente os jovens, estejam começando a usar ferramentas como o ChatGPT para procurar aconselhamento financeiro, a IA tem falhas significativas no raciocínio matemático e lógico complexo, o que faz com que o forneça financiamento preciso. . Este artigo analisará o relatório em profundidade e explorará as perspectivas futuras da aplicação de IA generativa no campo financeiro.
Recentemente, um relatório de pesquisa divulgado pela Apple provocou discussões sobre a eficácia da inteligência artificial generativa (IA) em aconselhamento financeiro. A pesquisa mostra que cada vez mais consumidores americanos usam ferramentas generativas de IA, como o ChatGPT, para obter conselhos financeiros, uma tendência particularmente evidente entre os jovens. De acordo com uma pesquisa da Motley Fool, 54% dos americanos procuraram recomendações para produtos financeiros através do ChatGPT, com as gerações mais jovens sendo mais empregadas.
Notas da fonte da imagem: A imagem é gerada pela IA e a imagem autorizada provedor de serviços Midjourney
Os resultados da pesquisa mostram que, embora metade dos consumidores tenha expressado sua vontade de usar o ChatGPT para obter recomendações, a proporção de interesse em produtos financeiros específicos é relativamente baixa. Por exemplo, apenas 25% dos entrevistados querem que o Chatgpt recomenda um cartão de crédito para ele. Além disso, as recomendações dos entrevistados para o ChatGPT eram geralmente "um pouco satisfeitos" e a satisfação média foi de 3,7 na escala de cinco pontos, mostrando algum reconhecimento.
No entanto, a pesquisa da Apple aponta para a falha significativa nos atuais modelos de grandes idiomas (LLMS) no raciocínio lógico, especialmente o raciocínio matemático. Os pesquisadores descobriram que esses modelos têm um desempenho ruim quando enfrentam problemas matemáticos complexos e geralmente deixam de entender ou resolver corretamente cálculos matemáticos simples. À medida que a complexidade do problema aumenta, o desempenho do modelo diminui ainda mais, mostrando problemas profundos em seu processo de inferência.
Um artigo da TechCrunch lista vários exemplos de erros generativos de IA em cálculos matemáticos, explicando suas deficiências ao lidar com problemas matemáticos básicos. O relatório mencionou que a tecnologia "bloqueio" usada pelos modelos de IA ao processamento de números geralmente destrói a relação entre os números, resultando em erros de cálculo.
Além disso, o aprendizado de máquina também enfrenta desafios ao lidar com conselhos financeiros. Embora algumas pessoas confundam o aprendizado de máquina com análises estatísticas, como análise de regressão, o aprendizado de máquina realmente requer um processo de tomada de decisão, uma função de avaliação de erros e um processo de otimização de modelo. Isso possibilita que a IA generativa atenda efetivamente às necessidades do usuário em aconselhamento financeiro.
A pesquisa da Apple mostra que os bancos e as cooperativas de crédito não devem confiar na IA para obter aconselhamento financeiro no estágio atual. Embora possa haver alguma melhoria no futuro, a IA generativa ainda será difícil de competir com consultoria financeira complexa para o futuro próximo.
Pontos -chave:
54% dos americanos obtiveram conselhos financeiros através do ChatGPT, e a geração mais jovem tem maior probabilidade de usar.
A Apple Research mostra que a IA generativa tem falhas significativas no raciocínio matemático, especialmente manuseio incorreto de problemas complexos.
Atualmente, bancos e cooperativas de crédito não devem confiar na IA para fornecer consultoria financeira, e pode levar de 5 a 10 anos para melhorar no futuro.
Em resumo, embora a IA generativa tenha mostrado certo potencial no campo das finanças, suas deficiências no raciocínio lógico e nos cálculos matemáticos limitam sua aplicação em consultoria financeira complexa. No futuro, a tecnologia de IA precisa superar essas limitações para ser realmente competente para o trabalho neste campo. Atualmente, é aconselhável usá -lo com cautela.