警惕生成式AI“一本正经胡说八道”给量化带来的烦恼

生成式人工智能（Generative AI）、文心一言、ChatGPT等正在改变我们的世界，无异议一次科技大革命，这是无可争议的。不论是从文章生成、设计创新、音乐创作、编写代码、甚至至深度学习研究，生成式AI都表现出了其强大的能力。然而，当我们对生成式AI的技术威力大呼过瘾之时，也应警惕其带来的一种现象——“一本正经胡说八道”。

首先，生成式AI基于训练数据集生成内容，它的创造性体现在能够理解和模仿人类的思维方式和表达形式。在量化领域，无论是风险评估、投资策略制定还是市场预测，生成式AI都能提供无比详尽的报告和分析。

但是，AI本质上只是一个复杂的算法，其本身目前位置没有主观意识和价值判断，只会按照预设的模式“一本正经”地输出内容，而是否正确，是否合理，却无法自我审查。

然后，生成式AI“胡说八道”的现象是如何产生的呢？这在很大程度上取决于输入、喂给它的数据的质量和完整性。如果数据存在误导性，或者训练模型的设计存在缺陷，AI生成的结果就可能会出现偏离真实情况的“胡说八道”。

这在量化领域尤其敏感，因为一份不准确或者误导性的分析可能导致投资失误，从而带来巨大的经济损失。比如以新闻图片和新闻数据作为量化因子进行市场投资或者投机交易，但是由于一张被传的铺天盖地的、AI生成的假图片、假新闻从而导致市场恐慌和宽幅震荡，进而导致量化方式失效（去年的某假新闻事件所引发的投资界震荡）。

再者，我们需要警惕生成式AI给量化带来的“黑箱”效应。这主要表现在AI模型的决策过程对于用户来说是不透明的，用户只能看到输入和输出，却无法理解决策过程中的逻辑。在量化投资等高风险领域，这种不透明性可能导致用户对AI的过度信赖，从而忽视了风险管理和监控的重要性。

如何解决这些问题呢？首先，我们需要构建更精确和全面的数据集，以提高AI的准确性。其次，我们需要对AI模型进行持续的监测和评估，以确保其准确性和合理性。最后，我们需要开发更透明的AI模型，使用户能够理解和控制AI的决策过程。如果你是一个量化算法分析师或者交易员，在借助AI的力量进行了交易策略的编写，截至目前为止，都是需要一个程序员再进行bug和策略检查的。

另外监管是一定要跟上的，我们不能任由AI信口拈来胡编乱造，因此我们看到欧美包括中国已经在制定相关政策了。

总的来说，生成式AI无疑为量化带来了前所未有的机遇，但同时也带来了一些挑战。只有充分认识并解决这些问题，我们才能最大限度地发挥生成式AI的潜力，同时降低其可能带来的风险。