当 ChatGPT 于 2022年11月30日 首次亮相，随后不久 其他人工智能聊天机器人 也相继问世时，最初的反应是毫无掩饰的震惊，随后是 略加克制的炒作。
企业家和软件工程师马克·安德森在 X 平台（前身为 Twitter）上的一篇帖子中将 ChatGPT 描述为“纯粹、绝对、难以形容的魔法”。比尔·盖茨 告诉福布斯，ChatGPT “与个人电脑和互联网一样重要”。如果说这种夸张还不够，Alphabet 和 Google 的首席执行官桑达尔·皮查伊在 60 分钟 访谈 中宣称，人工智能 “是人类正在研究的最深刻的技术——比火更深刻”。图灵奖得主杰弗里·辛顿 告诉哥伦比亚广播公司新闻，他似乎没有意识到其中的讽刺意味，“我认为它在规模上可以与工业革命或电力——或者可能是车轮相提并论。”
唉，近 70 年来，人工智能的啦啦队 过度承诺而交付不足。现在越来越清楚的是，GPT 和其他大型语言模型 在任何有意义的层面上都不是智能的，并且 不能依赖它们 来进行重要的决策，例如 招聘选择、 监狱量刑、 贷款审批、 保险费率——以及投资。
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人工智能驱动的投资尤其有趣，因为它提供了一种量化的方法来评估该技术的能力。首个由人工智能驱动的 交易所交易基金 (ETF) 于 2017 年 10 月 18 日由投资平台 EquBot 推出，其股票代码令人难忘，为 AIEQ（“AI” 代表人工智能，“EQ” 代表股票）。EquBot 声称 AIEQ 是 “三种人工智能形式的突破性应用”：遗传算法、模糊逻辑和自适应调整。哇！EquBot 的首席执行官兼联合创始人奇达·卡图阿在 新闻稿 中吹嘘说，AIEQ “有能力模仿一支由股票研究分析师组成的军队，全年 365 天、全天候工作，同时消除流程中的人为错误和偏见。”
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两周后，ETF 提供商 Horizons（现为 Global X）推出了 Active AI Global Equity Fund (MIND)，该公司在 新闻稿中描述了该基金
MIND 由 Mirae Asset Global Investments... 提供次级咨询，该公司使用完全由专有和自适应人工智能系统运行的投资策略，该系统分析数据并提取模式……。MIND 投资策略背后的机器学习过程被称为深度神经网络学习——这是一种人工神经网络的结构，使人工智能系统能够识别模式并做出自己的决策，就像人脑的工作方式一样，但速度极快。
时任 Horizons 总裁兼首席执行官的史蒂夫·霍金斯补充说：“与当今可能容易受到投资者偏见（如过度自信或认知失调）影响的投资组合经理不同，MIND 没有任何情绪。”
这就是炒作。现实情况是，这两只基金的表现都远逊于标准普尔 500 指数。截至 2023 年 12 月 31 日（我们拥有的最新数据），AIEQ 的累计总回报率为 63%，而标准普尔 500 指数为 108%。MIND 在 2022 年关闭之前的累计总回报率为-12%，而标准普尔 500 指数为 65%。
最近由人工智能驱动的基金表现是否更好？也许吧？不是的。
在一项尚未经过同行评审的分析中，我们研究了自 2017 年 10 月 18 日以来推出的所有公开可用的 AI 驱动的 ETF 和共同基金。我们发现了 11 只完全由人工智能驱动的基金，例如 AIEQ 和 MIND，因为投资决策是在没有人为干预的情况下做出的。我们还发现了 43 只部分由人工智能驱动的基金，这些基金使用了人工智能，但允许人为参与。例如，Qraft AI-Enhanced U.S. Large Cap Momentum ETF (AMOM) 使用人工智能系统来告知 “股票选择”，同时让人工顾问保留 “对投资决策的完全酌处权”，根据 Qraft 对该基金的描述。
我们发现，在 43 只部分人工智能基金中，只有 10 只基金在其存续期内的表现优于标准普尔 500 指数。所有 43 只基金的平均年回报率比标准普尔 500 指数低约 5 个百分点（分别为 7.11% 和标准普尔 500 指数的 12.43%）。对于完全人工智能基金来说，情况更加灾难性。每一只基金的表现都逊于标准普尔 500 指数。11 只基金中有 6 只实际上亏损了。总体而言，11 只完全人工智能基金的平均年亏损率为 1.8%，而标准普尔 500 指数为投资者带来了 7.6% 的平均年回报率。此外，在它们存在的短暂时间内，11 只完全人工智能基金中有 6 只和 43 只部分人工智能基金中有 25 只已被关闭。
人工智能系统的阿喀琉斯之踵在于，虽然它们在寻找统计模式方面是无与伦比的，但它们 无法判断 它们发现的模式是否合理或毫无意义。如果每日股价与蒙大拿州羚羊城的低温之间存在一年的相关性（实际上存在相关性），这些算法很可能会使用这种统计相关性来做出投资决策，因为它们不知道温度是什么或股价是什么，更不用说两者是否可能在逻辑上相关。
随着过去一个月华尔街出现 人工智能炒作列车正在更广泛地动摇 的迹象，即使是 “突破性” 算法带来的令人失望的回报也指向了过度吹捧的技术中存在的 深刻缺陷。
除非人工智能算法理解词语的含义以及它们与现实世界的联系，否则它们在重要决策方面将继续不可靠，包括但不限于投资。
这是一篇观点和分析文章，作者或作者表达的观点不一定代表《大众科学》的观点。