最近，苹果公司发布的一项令人瞩目的研究引发了关于生成式人工智能（AI）在金融建议中有效性的热烈讨论。调查显示，越来越多的美国消费者，特别是年轻人，正在使用生成式AI工具，如ChatGPT，来获取财务建议。根据Motley Fool的一项调查，竟然有54%的美国人曾通过ChatGPT寻求金融产品推荐，而年轻一代的使用率更是居高不下。
然而，尽管有一半的消费者愿意使用ChatGPT来获取推荐，但对于具体的金融产品，感兴趣的比例却显得相对冷淡。例如，仅有25%的受访者希望ChatGPT为他们推荐信用卡。在满意度方面，受访者对ChatGPT的推荐总体上“有些满意”，在五分制评分中，平均满意度为3.7，显示出一定的认可。然而，苹果的研究却揭示了一个令人震惊的真相：当前的大型语言模型（LLM）在逻辑推理方面存在显著缺陷，尤其是在数学推理上。
研究者发现，这些模型在面对复杂的数学问题时表现得极其糟糕，常常无法正确理解或解决简单的数学计算。随着问题复杂性的增加，它们的表现愈加不堪。TechCrunch的一篇文章列举了多个生成式AI在数学计算中出错的例子，这些都显示出它们在处理基本数学问题时的巨大不足。
此外，在金融建议方面，机器学习也面临着诸多挑战。虽然一些人将其与回归分析等统计分析相混淆，但实际上机器学习需要一个决策过程、一个错误评估函数以及一个模型优化过程，这使得生成式AI在财务建议中未必能有效满足用户需求。苹果的研究表明，银行和信用社在当前阶段不应依赖AI提供财务建议。尽管未来可能会有所改善，但在可预见的未来，生成式AI依然难以胜任复杂的财务咨询工作。
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