Исследователи изучали, как GPT-4 прогнозирует динамику доходов компаний, анализируя их финансовые отчёты. Они выяснили, что точность прогнозов этой модели сопоставима с узкоспециализированными современными моделями машинного обучения. Даже без дополнительного контекста GPT-4 смогла сделать точные предсказания, превзойдя аналитиков-людей, когда те сталкивались с трудностями.

В ходе эксперимента GPT-4 продемонстрировала способность генерировать полезную информацию о будущих результатах деятельности компании. Торговые стратегии, основанные на прогнозах GPT, показали более высокие коэффициенты Шарпа и альфа по сравнению с традиционными моделями. Учёные объясняют это тем, что обширная база знаний модели позволяет ей быстро распознавать закономерности и бизнес-концепции, помогая принимать интуитивные решения даже при неполной информации.

Тем не менее, существует скептицизм относительно таких результатов. На форумах, таких как Hacker News, пользователи отмечают, что используемая для сравнения нейронная сеть устарела и не может считаться актуальной. Также эксперт по ИИ Мэтт Холден выразил сомнение в том, что GPT-4 сможет выбирать акции, которые действительно превзойдут показатели широких индексов, таких как S&P 500.

Несмотря на это, исследователи считают, что большие языковые модели могут стать мощным инструментом для финансовых аналитиков, помогая оптимизировать их работу и принимать обоснованные решения. Хотя ИИ пока не способен заменить человеческий мозг в плане творчества и опыта, он может существенно ускорить обработку данных и выявление закономерностей.

Ученые создали интерактивное веб-приложение для подписчиков ChatGPT Plus, демонстрирующее возможности GPT-4 в финансовом анализе. Однако они напоминают, что пользователи должны самостоятельно проверять точность предсказаний модели.