I ricercatori hanno concluso che le previsioni di GPT-4 non derivano semplicemente dalla sua memoria di addestramento, ma piuttosto dal suo processo di generazione di narrazioni dettagliate sulla potenziale performance aziendale.
Tuttavia, è importante essere cauti nell’interpretare questi risultati e non trarre conclusioni eccessive.
Alcuni osservatori hanno sollevato dubbi sullo studio. Un utente su Hacker News ha evidenziato che il modello di rete neurale artificiale utilizzato come punto di riferimento dai ricercatori è datato al 1989 e potrebbe non essere paragonabile ai modelli più avanzati attualmente utilizzati dagli analisti finanziari.
Altri dubbi sono stati espressi da Matt Holden, un ricercatore di intelligenza artificiale, che ha suggerito che GPT-4 potrebbe non essere in grado di selezionare azioni in grado di superare un indice più generale come l’S&P 500. Questo riflette un dibattito più ampio sull’efficacia dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei mercati finanziari.
In un esperimento, ChatGPT ha riportato un rendimento nettamente superiore per l’indice azionario S&P 500 rispetto alla realtà. Ciò suggerisce sia il potenziale che i limiti dell’intelligenza artificiale nell’analisi del mercato azionario.
In un altro studio, condotto da ricercatori della Virginia Tech, della Queen’s University e di JPMorgan AI Research, è emerso che ChatGPT e GPT-4 non avrebbero probabilmente superato gli esami simulati del Chartered Financial Analyst (CFA). Questo suggerisce che, sebbene promettente, l’intelligenza artificiale ha ancora bisogno di ulteriori miglioramenti prima di poter competere con gli analisti finanziari umani.