يمكن لـ GPT-4 أن يتفوق على المحللين البشريين عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بالمستقبل على أساس تحليل البيانات المالية، حسبما جاء في ورقة بحثية جديدة. ووجدت الدراسة، التي نُشرت في مجلة ما قبل الطباعة، في اختباراتها أن GPT-4 أعطى نتائج متفوقة مقارنة بنظرائه البشريين في فترة قصيرة المدى (تتراوح بين شهر وستة أشهر). وحققت دقة بنسبة 60.31 بالمائة في تنبؤاتها مقارنة بنسبة 56.7 بالمائة للمحللين البشريين. ومع ذلك، لم تشر الورقة إلى أن نموذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل البشر.
هدف الورقة البحثية
حاولت الورقة المؤلفة من 54 صفحة والتي نشرت في مجلة شبكة أبحاث العلوم الاجتماعية (SSRN) المنشورة مسبقًا، اكتشاف الدور الذي يمكن أن تلعبه نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية (AI) في تحليل البيانات المالية لشركة ما. التنظيم والتنبؤ بأدائه في سوق الأوراق المالية في المستقبل القريب.
لقد كان من المفهوم دائمًا أن مثل هذا التحليل معقد للغاية حيث يمكن لمجموعة واسعة من العوامل أن تؤثر على أداء الشركات. حتى مع استخدام بعض الشركات المالية للشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لمساعدة الأفراد في تحليلاتهم، لم يتم استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لهذا الغرض. أراد الباحثون معرفة ما إذا كان برنامج LLM المتطور (SOTA) مثل GPT-4 يمكن أن يكون إضافة قيمة لهذا أم لا.
ماذا وجدت ورقة بحث GPT-4؟
قام الباحثون بتغذية GPT-4 ببيانات مالية موحدة ومجهولة المصدر للشركات (لمنع ظهور التحيزات عند ذكر اسم الشركة). بعد ذلك، استخدم الباحثون طريقتين لاختبار قدرات LLM. الأول كان تصميم موجه بسيط يوجه برنامج الدردشة الآلي لتحليل البيانات والتنبؤ بالأرباح المستقبلية. والثاني هو استخدام موجه “سلسلة الأفكار” (CoT) الذي علم نموذج الذكاء الاصطناعي لتقليد المحللين الماليين.
طلبت طريقة CoT من GPT-4 تحديد الاتجاهات الملحوظة، وحساب النسب المالية الرئيسية، وتكوين توقعات حول الأرباح المستقبلية. على الرغم من أن المطالبات البسيطة لم تحقق نتائج جديرة بالملاحظة، فقد حققت مطالبات CoT نسبة 60.31 بالمائة وهي أعلى من متوسط أداء المحلل البشري.
GPT-4 مقابل المحلل البشري
مصدر الصورة: ورقة بحثية: تحليل البيانات المالية باستخدام نماذج لغوية كبيرة
“لقد وجدنا أن LLM يتفوق في مهمة كمية تتطلب الحدس والتفكير البشري. وتشير الدراسة إلى أن القدرة على أداء المهام عبر المجالات تشير إلى ظهور الذكاء العام الاصطناعي.
ومع ذلك، سارع الباحثون إلى الإشارة إلى أن GPT والمحللين البشريين متكاملان بدلاً من أن يحل الأول محل الأخير. على وجه التحديد، زعمت الورقة أن حاملي الماجستير في القانون يتمتعون بميزة في المجالات التي يميل فيها البشر إلى إظهار التحيز والخلاف. وبالمثل، يضيف البشر قيمة عندما يتطلب التحليل معلومات سياقية إضافية من غير المرجح أن تكون متاحة ضمن البيانات المالية.
