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记者 杜萌
近期,AI聊天程序ChatGPT成为市场热词。该应用程序推出一周后,用户数即突破100万人,获市场高度关注。在二级市场上,ChatGPT相关概念股表现持续活跃,多只概念股掀起涨停潮。
那么,在公募基金行业,ChatGPT会替代研究员和基金经理的工作吗?面对炙手可热的AI相关概念,公募基金经理又持何态度?对此,界面新闻记者采访了多位公募基金经理和研究员。
ChatGPT概念股持续大涨的原因是什么?博时基金行业研究部高级研究员王赫表示,继云计算之后,计算机软件领域一直在期待下一个技术创新的出现。每次技术革命的进步都有望推动产业趋势的跟随,由于ChatGPT背后的驱动力是AI技术的进步,考虑到后期泛AI应用的加速推广可能带来广阔的市场空间,ChatGPT概念股得以持续大涨。
“其实GPT-3早在 2020年就推出了,因为当时仍有较多缺陷,其中无法商用的最大问题是输出结果有毒或不真实。”某头部公募研究员告诉界面新闻记者,直到OpenAI在2022年1月正式公开了改良版 InstructGPT。
该研究员表示,目前的改良版比 GPT-3 小了 100多倍,仅有13亿个参数。OpenAI 使用了一种通过人类反馈来强化学习 (RLHF) 的现有技术。大幅减少了有毒结果的输出。因此,大家现在看到的 ChatGPT 可以优化负面结果,比如提问“如何闯空门”,机器会回答“这并不合适”,同时连贯对话也更加流畅,达到了可以商用的效果。
广发信息技术ETF基金经理霍华明表示,AIGC与早期的变革一样,是属于信息技术板块增长的核心动力。信息技术一直在引领社会的发展,当年的搜索引擎、社交、即时通讯、再到短视频,每一个产物都是信息技术引领社会发展的象征,同时它的爆发式发展,一方面离不开信息技术产业众多的基础技术,另一方面又革新了信息技术产业,使人类的生活更具效率,更加便捷。
那么目前国内类似的AI技术做得怎样?和ChatGPT比起来,是否存在着一定的技术差距?
上述研究员表示,这主要是技术路线的差异:ChatGPT属于大模型的AI技术路线,而之前国内积累更多的在于CV(计算机视觉)方面的小模型AI技术路线。而据国内 OpenBMB 开源社区统计,目前,在全球超千亿参数的大模型中,中国企业或机构贡献了 1/3,美国贡献了 1/2,世界其他国家或组织贡献了剩下的 1/6。此前国内大部分视觉类AI公司都以小模型路线为主,投入大模型研发较多的包括百度、华为等。
随着国内政策环境持续优化,虚拟人、人机交互等场景需求旺盛,ChatGPT的核心竞争力在哪里?未来的应用场景如何,AI技术可能会在哪些领域加速落地?
ChatGPT 问世以来,相关概念股持续飙升,后续哪些板块投资机会值得关注?
王赫表示,早在今年1月23日,微软宣布将对OpenAI(人工智能研究公司)追加数十亿美元投资,并将ChatGPT等AI工具整合到微软的全线产品内。后续建议关注AI赋能各行各业的落地机会,以及大模型对算力的需求提升带来相关硬件公司的投资机会。
也有基金经理表示,如果能找到空间大,壁垒高,管理层优秀的企业,会考虑投资。“做科技类的投研,不能固步自封,要多多研究新生事物,才能和科技界共同学习进步。”该百亿基金经理表示。
“ChatGPT作为AIGC赛道中的一个代表性产品,我们认为其有望在各个领域进行商业化的加速落地,例如办公、教育、机器人、医疗、电商等。有理由相信,会有相当一部分国内上市公司会加速跟进该领域的投入开发,并有望在不久的将来体现出新的业绩增长点。”华南某知名科技赛道基金经理表示,他还表示,由于ChatGPT具有广泛的应用空间,前景广阔,目前公司已有部分策略产品在布局相关标的。
那么,国内AI公司成长前景几何?目前相关公司整体估值情况如何?王赫表示,目前国内的AI公司正在探索更多的变现模式,整体估值超过科技股平均水平。
自我迭代进化的AI会不会可以承担一部分的调研工作?会不会替代一些研究员的工作?针对这个问题,有基金经理认为,AI确实可以替代一些比较基础性的工作,例如一些简单代码的编写,比如Excel里面的一些数据底稿的处理,加载宏等;数据库里面的SQL的一些简单的语句的生成等;一些简单的文本的生成,例如券商分析师提供的日报、周报的部分信息汇总的内容等。
但由于ChatGPT在逻辑处理方面的能力还非常羸弱,其逻辑处理能力不能胜任小学数理逻辑难度的问题,因此一些涉及逻辑类型的工作内容:逻辑理解、逻辑归纳、逻辑推理、制定决策,是自我迭代进化的AI目前难以胜任的。
也有公募人士认为,虽然ChatGPT 为代表的AI模型有望对现有生产力工具进行变革,大幅提升内容生产效率,但其局限性在于核心的内容输入端无法出错,以及无法自行对内容对错进行判断。因此研究员的工作,例如调研工作,中短期来看仍旧无法被AI所替代。
虽然近期ChatGPT相关概念被大炒,但有机构认为ChatGPT 目前使用有局限性,模型仍有优化空间。不过,有基金经理在接受采访时认为,未来仍有一些风险点。
王赫表示,以ChatGPT为例,GAN通过检索到的信息来输出回答,而要验证检索到的信息仍然必须依靠人力,这也是为何OpenAI会将ChatGPT公开出来让大家免费使用,本质上是想借助广大网友来对ChatGPT的回答进行反馈优化,从而实现对模型的进一步训练。未来,谁来对其检索到的信息负责、由此产生的对现有知识产权体系的挑战仍待解决。