금융 부문에서 인간을 대체하려는 꿈이 실현될 수 있습니다

ChatGPT는 역대 가장 빠르게 성장하는 앱으로, 지난 11월 출시된 지 두 달 만에 사용자가 1억 명을 넘었습니다. 이를 통해 사용자는 모든 종류의 질문에 대해 합리적으로 들리고 종종 정답을 포함하는 인간과 같은 대화를 할 수 있습니다. 인간과 마찬가지로 더 많은 정보를 요청하고 추론을 설명할 수 있습니다.

우리는 이제 금융 분야에서 ChatGPT 사용에 관한 최초의 학술 연구를 보고 있습니다. 최근 두 가지 연구에 따르면 GPT는 투자 의사 결정을 개선하고 해당 결정을 설명하는 유망한 기술로 보입니다. 어쩌면 금융에서 인간을 대체하려는 오랜 꿈이 현실이 될 수도 있습니다.

12월에 나는 "모든 정보를 소화하고 편견에 면역인 지치지 않는 기계는 투자에 있어서 인간보다 확실히 우월해야 합니다. 하지만 그렇지 않습니다."라고 썼습니다. 재무 관리는 인공 지능(AI) 연구의 초기 목표 중 하나였습니다. 쉽고 보람 있는 작업처럼 보였기 때문입니다. 그러나 지금까지 AI는 금융 분야의 틈새 애플리케이션에서만 성공했습니다.

GPT는 AI 애플리케이션의 판도를 바꿀 수 있는 5년 된 아이디어인 Generative Pre-trained Transformer의 약자입니다. 매우 광범위하게, 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 세 가지 접근 방식이 있습니다. 회계 번호나 가격 내역과 같은 구조화된 데이터를 사용하여 통계 및 공식 모델을 적용할 수 있습니다. 완전히 구조화되지 않은 데이터(사진, 물리적 측정값, 텍스트 등일 수 있는 일련의 비트)를 사용하여 패턴을 추출하고 향후 입력을 예측할 수 있는 알고리즘이 있습니다.

언어는 그 사이 어딘가에 있습니다. 구조가 있습니다. 즉, 특정 문자 조합만 이해할 수 있는 단어이며, 단어를 함께 연결하는 문법 규칙이 있습니다. 그러나 규칙에는 예외가 있고 문자 그대로의 텍스트를 넘어서는 뉘앙스가 있습니다. 텍스트를 이해하려면 많은 도메인 지식과 컨텍스트가 필요합니다. 영어와 러시아어 사이를 번역하는 프로그램을 만든 AI 작업자에 관한 오래된 이야기가 있습니다. 그 당시에는 이미 오래된 이야기였습니다. 1956년으로 거슬러 올라갑니다. 그녀는 러시아어로 번역하기 위해 "눈에 띄지 않고 마음에서 벗어남"이라는 문구를 준 다음 러시아어를 다시 영어로 번역하여 "보이지 않는 바보"를 얻었습니다. 이 문구가 개인에 대한 설명이 아니라 건망증에 대한 격언이라고 알려주는 언어 규칙은 없지만 원어민 중 누구도 실수를 하지 않을 것입니다.

GPT 모델은 언어 데이터 작업에 대한 현재 가장 인기 있는 접근 방식이지만 양적 거래와 투자에서는 수년 동안 더 조잡한 언어 모델을 사용해 왔습니다. 인간 연구원은 회사 설명, 뉴스 기사, 설문 조사 및 연구 보고서와 같은 관련 정보를 주의 깊게 천천히 읽습니다. 컴퓨터는 다양한 언어로 된 방대한 양의 정보를 읽고 즉각적인 결론을 내릴 수 있습니다. 이는 뉴스 헤드라인이 주식 가격에 대한 좋은 소식인지 나쁜 소식인지를 결정하는 데 1000분의 1초가 더 빨리 소요되는 고주파 거래에 필수적입니다.

오늘날 양적 금융에 사용되는 대부분의 언어 모델은 이를 구조화된 데이터로 취급합니다. 알고리즘은 특정 단어를 찾거나 헤드라인이나 보도 자료의 단어 수를 측정합니다. 일부 알고리즘은 특정 패턴이나 구조를 찾습니다. 그러나 주요한 사람들 중 누구도 본문의 의미를 이해하려고 노력하지 않으며, 그들 중 누구도 왜 결론에 도달했는지 설명하거나 주제에 대해 더 많은 대화를 나누지 않습니다.

이제 "Can ChatGPT Decipher Fedspeak?"라는 제목의 두 가지 논문이 나왔습니다. 그리고 "ChatGPT가 주가 움직임을 예측할 수 있나요?" 우리는 SkyNet이 월스트리트를 장악하는 것에 대해 이야기하는 것이 아니라 ChatGPT가 짧은 텍스트에 대한 빠른 결정을 내릴 때 언어를 구조화된 것으로 취급하는 이전 모델을 능가하는지 여부에 대해 이야기하고 있습니다.

첫 번째 보고서는 ChatGPT에게 연방준비제도이사회(FRB) 성명서의 개별 문장이 " 비둘기파적"(중앙은행이 금리 인상보다 금리를 인하할 가능성이 더 높다는 의미)인지 "매파적"(그 반대를 의미)인지 판단하도록 요청했습니다. 고주파 거래 알고리즘은 Fed 릴리스의 각 문장을 평가하고 인간 분석가가 릴리스의 첫 번째 단어를 읽기 전에 연방 기금 선물 또는 기타 상품을 거래하기 위해 다른 데이터와 함께 출력을 사용할 수 있습니다.