Исследователи описали способы использования ChatGPT, чтобы обеспечить эффективность экономических анализов и прогнозов

Исследователи из Университета Вирджинии рассказали о пользе языковых моделей в сфере экономических операций, но необходимо знать, как повысить эффективность работы с ними

Профессор экономики Университета Вирджинии, Антон Коринек, опубликовал результаты своих исследований в отношении использования больших языковых моделей (LLM) в области экономики для повышения качества обработки материала, сообщил QUARTZ 14 февраля 2023 года.

Об исследовании

Для демонстрации того, как LLM может повысить эффективность экономических исследований, Антон Коринек прибег к помощи мощного доступного инструмента, похожего на ChatGPT, под названием GPT-3, обученного общедоступным данным до 2021 года, но не имеющим доступа к Интернету. Коринек подчеркивает, что LLM способны произвести революцию в исследованиях в области экономики и других дисциплин.

Он описывает ряд вариантов использования инструмента в шести областях, демонстрируя то, какую пользу приносит LLM в качестве помощника исследователя, или даже наставника:

создание идей
ведение записей
фоновые исследования
анализ данных
кодирование
математические выводы

Посредством конкретных примеров исследователь показывает, какие больше подходят для экспериментов, а какие являются наиболее полезными, подчеркивая, что возможность обеспечить непрерывную производительность LLM улучшит автоматизацию микрозадач для наилучшей продуктивности. Под микрозадачами в данном случае понимаются небольшие участки работ, отчасти рутинные, выполняемые сотрудниками ежедневно.

При написании работы Коринек руководствовался целями ознакомить обычных пользователей языковых моделей с различными вариантами их использования и переубедить скептиков, которые с недоверием относятся к таким новинкам.

Способы использования технологии со стороны экономистов

Мозговой штурм. Экономисты могут задать ChatGPT вопросы о проблемах, связанных с широким набором данных, получив в ответ порядка 10 примеров, включая усиление наблюдения за рабочими и более широкое использование алгоритмов, управляемых ИИ, для оптимизации ценообразования.
Оценка идей и контраргументы. ChatGPT способен оценить пользу направления исследования, а также предъявить аргументированные «за» или «против» безо всякой предвзятости, к которой склонны люди.
Формирование, редактирование, оценка текста, генерация броских названий и заголовков. Все это не требует объяснений – инструмент может создать текст по одному лишь запросу, учитывая при этом его направленность, аудиторию читателей и даже ее склонность обращать внимание на несколько «провокационные» элементы.
Перевод текста. LLM могут конкурировать с коммерческими переводческими продуктами на «европейских языках с высоким ресурсом», но они хуже работают с языками, которые имеют меньше оцифрованного текста и меньше оцифрованных переводов.
Объяснение концепций. LLM могут объяснить исследования на уровне, понятном как студентам, так и исследователям, пытающимся узнать что-то новое. (Иногда, однако, они путают фундаментальные теоремы друг с другом.)
Кодирование: написание, объяснение, перевод, отладка кода.
Анализ и обработка данных.

Выводы

Коринек проверил, могут ли LLM создавать математические модели отношений в экономике, которую они изучают. Выяснилось, что инструмент не способен демонстрировать достаточно абстрактную информацию, чтобы получить теоретический результат из математической модели, но в среднесрочной перспективе LLM вскоре прогрессирует и в этой области.