别过分信赖金融AI！简单数学都难搞定！

材料归纳与分析

背景信息：

苹果公司最近发布的一项研究引发了关于生成式人工智能（AI）在金融建议有效性方面的讨论。调查显示，越来越多的美国消费者使用生成式AI工具（如ChatGPT）来获取财务建议，这一趋势尤其在年轻人中更为明显。

主要发现：

1. 用户接受度与需求：

   • 根据Motley Fool的一项调查，54%的美国人通过ChatGPT寻求金融产品推荐。年轻人使用率更高。
   • 尽管一半的消费者愿意用ChatGPT获取建议，但对特定金融产品的兴趣相对较低。例如，只有25%的受访者希望ChatGPT为他们推荐信用卡。
   • ChatGPT的满意度评分为3.7（满分5分），表明用户对其有一定的接受度。

2. AI在数学推理上的缺陷：

   • 苹果的研究指出，现有的大语言模型（LLMs）在逻辑推理尤其是数学推理上存在显著缺陷。当面对复杂的数学问题时，这些模型往往无法正确理解和解决简单的数学计算。
   • 随着问题复杂性的增加，其性能进一步下降，表明AI的推理过程存在问题。

3. 机器学习在金融咨询中的挑战：

   • 机器学习与统计分析（如回归分析）不同，它需要决策过程、错误评估函数和模型优化过程。这使得生成式AI在提供金融建议时可能无法满足用户需求。
   • 苹果的研究建议银行和信用合作社不应依赖当前的AI进行财务咨询，在未来5到10年内，生成式AI仍难以处理复杂的咨询服务。

结论与观点：

• 用户接受度：尽管ChatGPT等工具在年轻群体中有较高使用率，但其在推荐特定金融产品方面的兴趣较低。满意度评分为3.7分，表明一定程度的用户认可。

• 技术缺陷：现有AI模型在处理复杂数学问题时表现不佳，特别是在逻辑推理和数学计算方面存在显著不足。

• 行业应用限制：当前情况下，银行和信用合作社不应完全依赖生成式AI进行财务咨询。这些工具在未来5到10年内仍难以胜任复杂的咨询服务任务。

建议：

1. 谨慎采用AI技术：公司应慎重考虑是否使用AI进行金融建议服务，并在现阶段更多依赖人工顾问。
2. 持续关注技术发展：密切跟踪生成式AI和机器学习的发展，以便在未来能够更有效地应用这些技术。

以上是基于材料内容的归纳与分析。希望对总经理做决策时有所帮助。

Source:https://www.aibase.com/news/12957