AIチャットボット、金融の質問には「ほとんどの場合」誤答

これはあらゆる業界で何度も繰り返される話だ。AIがx=Financeで優れていないのは、モデルがまだx=Finance能力についてRLで徹底的に訓練されていないからだ。これは単に、大手ラボが財務ベンチマークを優先リストの下位に置いているからに過ぎない。彼らの最優先事項はプログラミングの解決だった。それが現段階で最高のレバレッジをもたらすからだ。副作用として、定理証明もコードだったため、ミレニアム懸賞問題を解くことができた。

だからFTのコメント欄の財務アドバイザーたちは古典的な落とし穴にはまっている。「AIチャットボット」には根本的な欠陥があり、財務は永遠にできないと思い込んでいる。彼らは市場に出回っている現在の製品を技術そのものと混同している。近い将来、誰かが「Claude x=Finance」をリリースしたら、彼らの世界は崩壊するだろう。

記事は https://www.saturnos.com/report/artificial-authority の漠然とした要約に過ぎない。

経験的に言えば、現在のモデルは一般的な個人財務の原則についてはまともなようだ——人が自ら求めていろいろな本や情報源を読まない限り触れることのない、大多数の個人財務教育よりは確かに優れている。しかし、現在の税制などのトレーニングのタイムラグがあるため、実際のお金を使った直接的な意思決定を彼らに任せるのは信頼できない。

ほとんどのファイナンシャルアドバイザーは最適とは言えないアドバイスを売りつけ、キックバックを受け取る製品を顧客に勧める傾向があることを考えれば、bogleheads.orgで訓練された偏りのないLLMを受け入れるのは嬉しいことだ。

シングルショットか、それとも推論を有効にしてか？私の経験では、推論は幻覚を劇的に減らし、出力品質を向上させる。それなしのモデルは信用しない。