Investing.com——根据Bernstein的说法，生成式人工智能(GenAI)正在成为资产管理领域的一个重要工具，它提供了一个“技术支架”，使非技术专业人员能够与模型进行交互，并获得更深入的见解。

　　该公司表示，GIC的一位投资组合经理在伯恩斯坦的“量化演讲系列”中强调，大型语言模型(llm)正在弥补那些以前认为传统机器学习具有高技术障碍的人的差距。

　　伯恩斯坦指出，法学硕士擅长处理文本和自然语言等非结构化数据，在这些领域，创造力和语境至关重要。

　　他们解释说，与适用于更公式化任务的传统模型不同，GenAI在处理可变性和适应性方面表现出色。

　　此外，llm据说在总结文档、提取关键特征、甚至将图像翻译成文本方面很有用，提供了一种“分离信号和噪声”的有价值的方法。

　　然而，挑战依然存在。Bernstein强调，GenAI模型仍在不断发展，固定成本较高，这使得它们对具有规模经济的大公司更有利。

　　他们还认为，由于需要巨额投资，小公司可能难以获得广泛采用。此外，组织准备是至关重要的，包括拥有坚实的数据基础设施以及法律和合规功能的一致性。

　　伯恩斯坦还谈到了人类的作用，他指出，随着人工智能降低认知成本，人类必须适应，要么成为专家，要么了解如何将基因人工智能工具整合到他们的工作中。

　　伯恩斯坦表示，尽管GenAI前景光明，但由于其局限性，包括前瞻性偏见和不一致的输出，它仍然需要人类的监督，这意味着，目前，人类仍然是资产管理决策循环中不可或缺的一部分。

　　总的来说，虽然GenAI在资产管理方面具有巨大的潜力，特别是在特征提取和总结方面，但Bernstein认为，它的全面采用将取决于克服组织和技术上的挑战。

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