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AIGC与金融

AI Generated Content and Finance

关键词:AIGC,大模型,NLP

知未智能与AIGC

知未智能希望使用AI技术能加快商业与金融信息领域的研究与决策。

什么是AIGC

AIGC即AI-generated content,由AI进行内容生成。AI 生成的内容例如博客、营销材料、文章和产品说明。内容创建者在输入关键字、提示短语或主题等信息后生成内容 [1]。生成的结果可以包括文本、代码、图像、视频等等。

AIGC的领域中,在2021年最受关注的是由微软在6月份公开进行技术预览的Copilot [2],他可以帮助用户快速生成代码,这项服务在2022年3月正式结束“技术预览”阶段,进入正式运营。

在2022年最广受关注的首先是图片生成相关的模型,主要是OpenAI的DALL·E(2)以及stable diffusion模型。而在年底广受关注的是OpenAI公开测试的ChatGPT/GPT3.5模型。

Github Copilot

Copilot直译到中文是“副驾驶”,可以理解为飞机的副机长,他对机长进行辅助,提高效率与安全性。

程序员在具体的工作中除了部分时候需要一些创造性外,同时也有大量的时间在进行重复工作,所以也经常自嘲为在“搬砖”的“码农”。

Copilot最重要的功能是代码补全和文档补全。正如名字一样,如果我们输入我们所想要的功能,描述我们能给出的输入和想要的输出结果,程序就可以根据当前情况补全出相应语言代码。或者根据已经实现的代码模块,给出相应的文档说明。能完成这些工作就可以极大的帮助程序员改善效率。

知未智能的AIGC

知未智能的智讯产品也希望能为商业与金融信息领域的工作者提供一个“副驾驶”,或者说,被我们称为“同事”。

我们可以把AIGC更抽象一层,大部分问题都可以由“问题-回答”这样的问答对来类比。

例如在Copilot中,我们可以认为问题是你之前写的代码、或者注释文档,而根据你之前代码生成的后续代码,或者根据注释文档生成的代码,都可以认为是一种回答。

例如在图像生成中,我们可以认为用户输入的提示词(prompt)是“问题”,而生成出的图片是“答案”。

所以,我们其实是希望拥有一个”有问必答“的”万能管家“,能帮助我们解决任何可以表述的问题。

但是,显然完全的万能在现阶段是无法做到的,正如Copilot只能负责代码相关的问题,DALL·E只能复杂图像相关的问题,知未智能也希望构建一个集中在商业和金融信息领域的”问答“。

就像Copilot无法代替程序员思考,但是当已经有思路,就是知道自己明确想要什么,并且将其描述清楚之后,就可以生成代码一样。我们认为在商业和金融信息领域,当你知道你想要什么样的信息与资料,也应有一个”同事“来帮助你处理剩余 琐碎的事情。

可能的工作流程至少包括:

  • 打开某网站 - 搜索自己想要的内容-翻阅前几页寻找相关的答案-最终总结出一段结论
  • 打开某软件工具 - 寻找相关公司或者行业的信息 - 将内容转换形式为自己设定好的表格内容
  • 不知道自己想要什么,但是知道一个或多个关键字 - 尝试搜索这些关键字并寻找自己想要其他关键字

我们认为,当你一开始已经确定知道自己可能想要什么之后,其实计算机应该就可以按照一定的逻辑去尝试直接给出相关的答案了。即便这个答案的获取需要一段时间的等待(要给同事查询信息的时间),但是应该获得的是一些人性化的结果,而应该避免直接去做中间的机械化的操作。

我们希望它能利用AIGC技术,与用户配合起来,加速市场研究的速度,使得用户能以更低的边际成本覆盖更多的公司、行业或者领域,最终加速整个金融市场。