Nous avons ChatGPT. Voici ce qu’il faudra pour accéder à « InvestmentGPT »

De Google tueur à l’annonce d’une humanité contrôlée par l’IA, le nouveau Software ChatGPT a fait des vagues – et même effrayé les gens aussi – depuis son introduction à la fin de l’année dernière.

La logique end result de technologie avancée d’apprentissage automatique, ChatGPT semble savoir presque tout — ainsi que la façon de s’exprimer de manière extrêmement claire et manière érudite.

Mais bien que ChatGPT connaisse un beaucoup, il est peu possible qu’il soit meilleur que n’importe quel humain (ou n’importe quel système d’IA d’ailleurs) pour développer une stratégie d’investissement sturdy et rentable. En effet, ChatGPT n’est pas formé sur des statistiques, mais sur des textes, des idées et des descriptions spécifiques. Cela signifie qu’il est incapable d’analyser les données d’investissement avec suffisamment de précision pour prendre des décisions fiables sur les investissements, les marchés ou l’économie dans son ensemble.

Pour prédire avec précision les tendances du marché ou la valeur de l’investissement, les outils d’IA doivent non seulement être formés sur les données, mais aller au-delà des capacités actuelles de la plupart des systèmes d’apprentissage automatique (ML). Autrement dit, développer des modèles prédictifs formés pour se mettre à jour en réponse à de nouveaux événements qui ne faisaient pas partie des modèles de formation d’origine.

Conseils financiers régurgités

Formé sur un vaste éventail de bases de données, de sources d’informations, de websites de journalisme et de médias sociaux du monde entier, ChatGPT est essentiellement ML sous stéroïdes. Avec un accès à autant de données, des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux pour faire correspondre les modèles de données et des capacités avancées de traitement du langage naturel (NLP) pour communiquer ses résultats, ChatGPT est succesful d’écrire essais ou des articlesfaire ses devoirs, écrire de la musique, écrire et déboguer du code, passer des exams (et les tromper), courtiser les beaus potentiels, et beaucoup plus. Et tout cela aussi bien, voire mieux, que les humains sont capables de le faire.

ChatGPT peut également fournir des conseils financiers généraux. Pourtant, selon les specialists, les conseils du système d’IA sont typiques des gestionnaires d’actifs humains et des conseillers financiers. Lorsqu’on lui a demandé, « Quelle est la meilleure stratégie pour gagner de l’argent en bourse ? » ChatGPT a répondu :

« Il n’y a pas de réponse distinctive à cette query, automotive la meilleure stratégie pour gagner de l’argent en bourse dépendra d’un sure nombre de facteurs, tels que vos objectifs financiers, votre tolérance au risque et votre calendrier d’investissement. »

Sur ce, il a déclaré qu’il y avait certains principes de base que les investisseurs devraient suivre : diversifier son portefeuille, investir à lengthy terme, utiliser la moyenne d’achat et effectuer des recherches avant d’investir.

« Globalement, la clé pour gagner de l’argent en bourse est d’avoir une stratégie bien pensée et d’être affected person et discipliné dans votre approche », a conclu le système.

AGI : La mise à niveau dont l’IA a besoin pour « jouer le marché » ?

C’est loin de ce que nous pouvons attendre d’un système avancé qui a accès à beaucoup plus d’informations que l’investisseur moyen et aux outils d’analyse les plus sophistiqués de la planète. Mais étant donné les limites actuelles du ML – en particulier le fait que les modèles d’apprentissage ne peuvent être construits qu’à partir des données actuellement disponibles – les conseils financiers de ChatGPT sont conformes à ce que l’on devrait attendre de ces systèmes.

Jusqu’à ce que ChatGPT et d’autres systèmes d’analyse basés sur ML obtiennent une mise à niveau substantielle, ils resteront peu susceptibles de surpasser les analystes humains. Cette mise à niveau nécessiterait un système de modélisation beaucoup plus versatile, un système qui permette au système de modifier son modèle prédictif en réponse à de nouveaux événements susceptibles de fausser les prévisions existantes.

Les systèmes d’intelligence générale artificielle (AGI), par exemple, pourraient fournir la mise à niveau dont l’IA a besoin pour « jouer sur le marché », fournissant non seulement des processus de réflexion plus humains, mais permettant également à ces processus de prendre en considération une quantité de données bien plus importante que les humains ne pourraient le faire. traiter en une seule fois.

Armés d’énormes quantités de données et de systèmes analytiques avancés et flexibles conçus pour ajuster les modèles prédictifs selon les besoins, les systèmes basés sur AGI seraient un bien meilleur pari pour les prévisions d’investissement que les systèmes d’IA actuels, y compris ChatGPT.

Capacités « ce qui peut (ou sera) »

AGI est encore largement en cours de développement, mais les scientifiques des données travaillent à l’amélioration de la technologie actuelle de l’IA pour permettre de meilleures prévisions d’investissement. Le processus, bien sûr, est progressif, mais des algorithmes plus avancés sont en cours de développement, basés sur les expériences commerciales des fonds quantitatifs, qui utilisent des modèles mathématiques complexes pour faire des prédictions.

Les fonds quantitatifs reposent en grande partie sur le commerce électronique, avec des thousands and thousands de transactions exécutées en même temps, fournissant plus de données aux modèles ML pour développer des prédictions plus précises. La principale différence entre ces applied sciences et ChatGPT est que ce dernier s’appuie sur « ce qui est », tandis que l’AGI et le ML avancé basé sur les mathématiques analysent des ensembles de données pour développer des modèles de « ce qui peut (ou sera) être », ce qui les rend beaucoup plus appropriés pour fins d’investissement.

L’IAG et le ML avancé dérivé des mathématiques permettront – à terme – des prévisions d’investissement meilleures et plus précises ; ce n’est qu’une query de temps avant que les scientifiques soient en mesure de créer les ensembles de données avancés nécessaires pour entraîner l’IA à faire des prévisions d’investissement précises.

En attendant, utilisons les systèmes basés sur ML de la génération actuelle comme ChatGPT pour le plusieurs choses c’est très bon. « InvestmentGPT » est encore dans le futur.

Anna Becker est PDG et fondatrice de EndoTech