中短期ChatGPT不会站在基金经理“对立面”

    王宁

    聊天、敲代码、找bug、写小说、写研报……近期，ChatGPT的全球走红，让大家对它的“多才多艺”连连叫好，甚至称其为“学富五车、满腹经纶”。同时，与以往各类聊天机器人不同，ChatGPT的“智商”很高，对多类问题都可对答如流、应用场景非常丰富，有人提问：ChatGPT能否成为基金经理？

    想要回答这个问题，笔者认为，先要了解人工智能和ChatGPT是什么关系，以及他们的本质是什么。

    众所周知，人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层三大部分，具体来看，基础层所提供的硬件设备和软件服务是人工智能产业不可或缺的基础设施，而技术层是主要驱动力，应用层才是最终的场景落地。

    截至目前，人工智能主要场景应用包括了汽车、医疗、安防等众多领域，其中也包括金融行业，但更多是集中在基础层面，即主要提供硬件和软件的基础设置，在技术层的覆盖厚度和深度仍相对一般，即便是近些年备受资本市场高度关注的量化交易，也并不是纯粹的智能应用，也需要人工干预。

    而对于ChatGPT，则是基于深度学习开发的一种语言模型，其原理在于使用预训练转移学习方法，经过大量文本信息训练，根据用户提问快速反应，运用真实人类语言所表达的一种方式。

    首先，ChatGPT的自我学习，是需要通过检索到的信息来输出回答，而要验证检索到的信息仍然必须依靠人力，这也是当前为何以公开方式让大家免费使用的缘故，本质上是想借助广大力量来对ChatGPT的回答进行反馈优化，从而实现对模型的进一步训练。而谁来对其检索到的信息负责、由此产生的对现有知识产权体系的挑战仍待解决。

    其次，ChatGPT的算力成本需要更多资金和技术支持，需要各类场景有实际应用的配合，而最终决定是否给予支持的还是要看终端用户的需求。就目前来看，各类投资者对于人工智能在投资领域的忠诚感和青睐度还需要很大程度的提高。

    此外，虽然ChatGPT的背后有高算力支持，以及未来可能会有更高算力的和算法的提升，但是投资是一门科学，更是一门艺术，这项工作需要涉及不可量化、偏主观判断的决策，而基金经理的工作也需要持续学习，并对趋势的发展进行预判，同时根据市场的反应做出应对。

    最后，ChatGPT即便可以通过对大量历史数据学习，来承担数据搜索、清洗、程序化的处理，但是，对于未来的趋势预判，对于产业未来的想象力空间测算，目前情况下还较难做到。

    按照当前私募基金八大投资策略分类来看，无论是从去年全年，亦或是今年首月策略榜单来看，能够取得较高收益的仍然是偏主观交易型行为，虽然量化交易整体取胜能力较强，但在以“绝对收益”为目标的投资市场来看，当前主观交易仍是主流派。

    在笔者看来，中短期ChatGPT不会站在基金经理的对立面，长期则需视市场发展实际情况来判断。就当前来看，ChatGPT不乏作为基金经理的辅助工具之一。

    举例来看，网上有一段很惊艳的演示，在ChatGPT输入两家上市公司数据搜索，一张财务表很清晰的列出来，这对基金经理而言是个很好的辅助工作，不用费时费力抓取数据。投资是计算与艺术的结合，目前ChatGPT还未有那么多“艺术感”。笔者大胆预测，10年之内ChatGPT是无法取代基金经理的。

（编辑 孙华 姜楠）