Shownotes Transcript
大家周一好呀新的一周我们的播客迎来了新的板块听世界学英语每期节目会分享一篇来自包括金融时报科学美国人经济学人等权威媒体的文章内容涵盖经济文化科技以及和这个世界有关的方方面面在一杯咖啡的时间里获得最新的全球资讯的同时学习几个常用地道有趣的英文单词或表达开始新的一天
本期节目我们关注科学美国人的一篇文章《大事别信 AI,例如投资》副标题是在真正理解了词语之前 AI 算法在重大决策上靠不住特别是和钱有关的决策 Until AI algorithm understand what words meanthey won't be reliable for important decisionsespecially those with money on the line
这里我们学习第一个重要的表达 on the line 用 play english 的解释 when something is on the lineit means something is at risksomething can be lost 也就是说一个东西 on the line 表示这个东西处于失去的危险之中因此人们会对它格外在乎或许可以翻译成命悬一线岌岌可危例如 his job is on the linebecause of his poor performances
它由于表现不佳工作岌岌可危当然投资是一项高风险活动盈亏就在一线之间前几周全球股市的大起大落就是一个最好的例子我们的节目也有报道 No money on the line 正形容了投资可能带来的极高的风险那文章开头啊又提到了 Chad GPT
在 2022 年 11 月 30 日首次亮相的时候人们对此的反应是极度的追捧和大肆的宣传那首次亮相这又是一个很有意思的表达 debut 意思其实是首演 make one's debut 即某人进行首演很明显这个词源自于法语只是去掉了 e 上面的一个小品啊
那么是怎样的大肆宣传呢例如文章提到的比尔盖茨在接受福布斯杂志采访时说 ChatGPT 和 PC 和互联网一样重要那谷歌的 CEO 皮柴也在一次 60 分钟的采访中说 AI 甚至是人类发明的最为影响深远的科技比火还重要那 AI 教父杰夫辛顿就更夸张了他说 AI 的影响可以与工业革命电力革命甚至是轮子的发明相提并论
那一通猛花之后科学美国人当头给了一盆冷水文章认为 70 年了 AI 的鼓噪者们一直在说大话而现在越来越清楚的是 GPT 和其他大语言模型一样根本不具备任何意义上的智能在重要角色上也根本不靠谱例如投资
那 AI 驱动的投资可以说是一种极端的量化投资模式第一支由 AI 驱动的 ETF 基金 AIEQ 早在 2017 年 10 月 18 日就上市了而那时候 OpenAI 还刚刚成立不到两年 GPT-1 也要等到两年后才能发布而不知道大家还记不记得当时最火的 AI 是刚刚把一众围棋顶尖高手杀得溃不成军的 Alphago
那更关键的是谷歌在这一年提出了影响深远的 Transformer 技术成为了后来所有大语言模型的基础算法那这么看谷歌似乎才应该是那个在 AI 上首先实现突破的人才对只是后来不知怎么就被 OpenAI 抢了先
那这只 ETF 的发行方非常自信认为其背后的 AI 算法可以比肩一整个研究团队而且是一整个 365 天无休无眠的研究团队而且不会犯任何人类错误的研究团队那两周后另一只 AI 驱动的 ETF 慢的发布了那管理人提到这只基金是基于深度学习算法进行投资决策的就像人的大脑但更快而且绝不会犯错例如过度自信或者情绪波动
那我们来实际看看效果吧那事实上所有这些号称 AI 驱动基金都没有跑赢标普 500 比如刚刚提到的 AIEQ 即使到 2023 年 12 月累计收益 63%而同期的标普 500 足以有高达 108%的收益那另一个慢的就更惨了 2022 年早已清盘截至清盘时只有可怜的-12%的收益而同期的标普 500 的收益则高达 65%
根据一篇还未经同行评议的文章从 AIEQ 上市起所有公募 AI 驱动的 ETF 基金中有 11 只当然包括刚刚提到的 AIEQ 和 MAND 是 100%由 AI 进行决策的另外还有 43 只则是部分由 AI 进行决策基金经理会对其进行干预
先说说这 43 只部分由 AI 决策的 ETF 平均年收益为 7.1%而同期的标普 500 则有 12.43%少了 5%以上
实际上这 43 只里面只有 10 只跑赢了同期的标普 500 至于那 11 只 100%由 AI 驱动的 ETF 就更惨了全部跑输标普 5006 只甚至录得负收益整体而言平均年收益为-1.8%而同期标普 500 则有 7.6%所以最后的结果就是 11 只 100%由 AI 驱动的 ETF 里面有 6 只已经清盘了
另外 43 只部分由 AI 驱动的 ETF 则有 25 只已经清盘可以说过半的 AI 决策的 ETF 都已经不复存在了这是为什么呢科学美国人认为问题的核心是 AI 在统计学意义上挖掘数据模式的能力确实无可匹敌
但却不知道他们发现的这些模式是不是合理到底有什么意义
这里我们学到了两个非常有用的表达第一个表达 The Achilles' heel 也就是说我们所说的阿克留斯或者阿基里斯之种指的就是某个人的缺点那在希腊神话里面传说阿克留斯是海洋女神和凡人的孩子
那为了练就一身金刚不坏之身被妈妈提着后脚跟泡进冥河里面因为后脚跟被他妈抓着所以没有泡到水也就成了身上的唯一一处弱点结果呢在后来的特洛伊之战中好巧不巧被射中了后脚跟就这么战死了那原文的意思是说 AI 的一个致命弱点就是他无法判断自己挖掘数字背后的隐藏模式到底是不是有意义的是不是可信服的 plausible or pointless
当然文章也承认了 AI 在统计学意义上挖掘数据模式的能力是无可匹敌的也就是 Be Unparalleled At 文章后面接着举了一个例子
如果某只股票一年的股价和蒙大拿州某个地区的最低气温有相关性的话实际上二者确实有那么 AI 算法就会从统计学的角度给出投资建议因为对算法来说气温也好股价也好都是数字没有任何不同它根本不知道其背后代表的意义是什么这是典型的错把相关性认作因果性的逻辑谬误
那最后文章重申了副标题所想表达的观点也就是说在 AI 真正理解词语是什么意思以及词语如何与现实世界相关联以前不仅限于投资领域 AI 绝对不是给出任何重要建议的靠谱选择那这就是今天的听世界学英语我们下周再见拜拜