เราไม่ควรแปลกใจที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำได้ดีกว่านักวิเคราะห์หุ้นโดยเฉลี่ยในการทำนายกำไร หรือที่กลยุทธ์ตามกฎเฉลี่ยแล้วให้คำปรึกษาทางการเงินดีกว่าธนาคารส่วนตัว แม้กระทั่งก่อนความก้าวหน้าล่าสุดใน AI สร้างสรรค์ ก็มีข้อดีที่พิสูจน์แล้วในการลงทุนอย่างมีระบบ แม้ว่าเทคนิคเช่นนี้อาจไม่พบหุ้นยอดเยี่ยมหรือจุดเปลี่ยนตลาดที่หาได้ยาก แต่ก็มีคุณค่าที่พิสูจน์ได้

การพัฒนา AI แสดงให้เห็นว่าเราสามารถก้าวข้ามคำแนะนำตามกฎเกณฑ์ได้ เศรษฐศาสตร์มหภาค บัญชี และสถิติเป็นสามเสาหลักของการลงทุน โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำคะแนนสูงสุดในการสอบขั้นสูงของวิชาเหล่านี้ นอกจากนี้ เรายังทราบว่า LLMs สามารถสรุปบริบทและปัญญารวมได้มากกว่ามนุษย์ ซึ่งสามารถเป็นประโยชน์สำหรับกลยุทธ์เศรษฐศาสตร์มหภาคได้มาก ดังนั้นหาก AI สามารถช่วยในการตัดสินใจทางการเงินได้ ทำไมถึงยากที่นักวิเคราะห์หรือนักจัดการพอร์ตโฟลิโอจะยอมรับการเปลี่ยนแปลงนี้?

บางเบาะแสบางอย่างที่เราพบในการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล César Hidalgo เกี่ยวกับวิธีที่มนุษย์ประเมินเครื่องจักร. เมื่อเราใช้โปรแกรม, เรามุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องมือ. ความผิดพลาดในการทำนายใด ๆ ของโปรแกรมนี้จะทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินของเราสูญเสียความเชื่อมั่น. ในกรณีส่วนใหญ่ มันไม่สำคัญว่าอัลกอริทึมจะดีกว่ามนุษย์โดยเฉลี่ยหรือไม่. ที่ปรึกษาด้านการเงินของเราจะพึ่งพาสัญชาตญาณและประสบการณ์ของตนเอง.

การวิจัยของ Hidalgo แสดงให้เห็นว่าเราตัดสินการให้คำปรึกษาของมนุษย์ต่างออกไป เรามองไปไกลกว่าผลการปฏิบัติงานและคำนึงถึงเจตนาของบุคคลที่ให้คำปรึกษาแก่เรา เมื่อเราตัดสินใจใช้บริการจากนายธนาคารส่วนตัวหรือมอบเงินของเราให้กับผู้จัดการกองทุน เราสมมติว่าเป้าหมายของเรามีความสอดคล้องกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสัญญานั้นมีค่าธรรมเนียมที่ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพ เมื่อเรารวมเจตนาเหล่านี้ไว้ในสมการทางจิตของเรา เราจะมีความอดทนต่อผลตอบแทนที่ไม่ดีมากขึ้น

มนุษย์ให้คำปรึกษาอาจล้มเหลวบ่อยกว่า แต่มักถูกมองว่ามีคุณค่า โดยเฉพาะเมื่อมีเรื่องราวที่อธิบายผลลัพธ์ได้ ในคำพูดของฮิดัลโก พวกเราคาดหวังความมีเหตุมีผลจากเครื่องจักร และความเป็นมนุษย์จากมนุษย์

นี่คือการแปลหัวข้อเป็นภาษาไทย:

เรายังต้านการรับข้อมูลที่ขัดแย้งกับประสบการณ์ของเราในการทดลองกับรังสีแพทย์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ไม่ชัดเจนว่าพวกเขาใช้ความเห็นของอัลกอริธึมในการทำนายของพวกเขาอย่างไร งานใช้เวลานานขึ้นและประสิทธิภาพของการวินิจฉัยร่วมกันนั้นยังคงเป็นที่กังขา

ถ้าสิ่งนี้เป็นจริงสำหรับรังสีวิทยา มันจะยิ่งยากขึ้นสำหรับทุกคนที่ทำงานในตลาดการเงิน กลยุทธ์มหภาคอาจเป็นพื้นที่ที่ยากที่สุดในการรวม AI เข้าด้วยกัน อย่างแรกเนื่องจากตลาด, เช่นเดียวกับสภาพอากาศ, ไม่คงที่ ซึ่งหมายความว่ามันจะไม่ตอบสนองเหมือนเดิมต่อข้อมูลเช่น อัตราเงินเฟ้อหรือตัวเลขการจ้างงาน และแน่นอนว่าไม่ต่อต้านการกลับมาของโดนัลด์ ทรัมป์ สู่ทำเนียบขาว นอกจากนี้นักกลยุทธ์แต่ละคนยังมีความเชื่อเริ่มต้นที่มั่นคง หรือ "อัตลักษณ์" ที่เป็นเอียงขวาหรือซ้ายเสมอ ซึ่งจะส่งผลกระทบต่องานเป็นอย่างมาก มันยากมากที่จะหนีพ้นจากการเล่าเรื่อง ที่ลูกค้าคาดหวังจากเรา

In Thai, the heading translates to:

ท้ายที่สุดเราต้องการการควบคุม มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างแบบจำลองที่สร้างขึ้นด้วยสเปรดชีตจากข้อมูลที่มีอยู่กับเช่น ChatGPT โดยอิงจากประสบการณ์และสัญชาตญาณของเรา เราตัดสินใจเกี่ยวกับรูปแบบและส่วนประกอบของสิ่งแรก แต่ไม่ใช่ของสิ่งที่สอง และในกรณีส่วนใหญ่ เราไม่รู้ด้วยซ้ำว่า LLM มาถึงคำตอบเฉพาะได้อย่างไร ดังนั้นจึงเป็นที่เข้าใจได้ว่านักวางแผนการเงินของเรารู้สึกไม่สบายใจที่จะใช้การทำนายที่ไม่ใช่ของเขาเอง

Please let me know if you need further translations or assistance!

มีข้อพิจารณาบางประการที่ควรพิจารณา เราควรอนุญาตให้ผู้คนปรับพารามิเตอร์บางอย่างของโมเดลได้ กล่าวอีกนัยหนึ่งเราต้องให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถยอมรับคำแนะนำของ AI เหมือนกับว่าเป็นคำแนะนำของตัวเอง ในสถานการณ์ที่ดีที่สุดโมเดลสามารถปรับปรุงได้เมื่อผู้เชี่ยวชาญเพิ่มบริบทที่โมเดลอาจไม่สามารถเข้าถึงได้ นี่อาจเป็นสถานการณ์ส่วนตัวของลูกค้าหรือปัจจัยและข้อจำกัดอื่น ๆ ที่ยากต่อการวัดผลเชิงปริมาณ ในทางกลับกันเราสามารถยอมรับประสิทธิภาพที่ลดลงได้ถ้ามันทำให้มีคนยอมรับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเนื่องจากมีการสัมผัสทางมนุษย์ สิ่งนี้อาจเป็นการประนีประนอมที่สมเหตุสมผลในด้านการให้คำปรึกษาการจัดการทรัพย์สิน

ท้ายที่สุดแล้ว เราต้องพยายามทำให้ AI เข้าใจได้ง่ายขึ้น นี่เป็นความคาดหวังที่สมเหตุสมผล เนื่องจากความต้องการในการตรวจสอบและการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์เพิ่มมากขึ้น นอกจากนี้ โมเดลชั้นนำบางส่วนยังรวมเอาตรรกะ "Chain of Thought" ที่เข้ารหัสความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในโมเดลดิบ ด้วยวิธีนี้ เราจึงไม่เพียงแค่เห็นการเพิ่มประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังมีกฎเกณฑ์ที่ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เชื่อถือได้ ไม่มีใครต้องการดูเหมือนหุ่นยนต์ที่โง่แค่พูดซ้ำคำแนะนำจากกล่องดำ ความไว้วางใจและการตัดสินใจเป็นคุณสมบัติที่สำคัญในความสัมพันธ์กับลูกค้า ในที่สุดแล้ว เราคาดหวังให้มนุษย์ยังคงความเป็นมนุษย์