ChatGPT có thể phân loại tuyên bố của Fed giống con người. Ảnh: Bloomberg
Theo Bloomberg, một nghiên cứu liên quan việc giải mã xem các tuyên bố của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) là mạnh mẽ hay ôn hòa và một nghiên cứu xác định xem các tiêu đề trên báo chí là tốt hay xấu đối với một cổ phiếu.
ChatGPT đã vượt qua cả hai bài kiểm tra, cho thấy một bước tiến quan trọng tiềm năng trong dùng công nghệ để biến hàng loạt văn bản từ các bài báo, các dòng tweet tới bài phát biểu thành căn cứ để quyết định giao dịch.
Tất nhiên, quá trình đó không có gì mới ở Phố Wall - nơi từ lâu đã sử dụng mô hình ngôn ngữ làm nền tảng cho chatbot để tìm hiểu thông tin phục vụ cho quá trình phát triển chiến lược. Nhưng những phát hiện này chỉ ra rằng ChatGPT - công nghệ do công ty OpenAI phát triển - đã đạt đến một cấp độ mới trong việc "đọc" sắc thái và bối cảnh.
Trong bài nghiên cứu đầu tiên có tiêu đề “Can ChatGPT Decipher Fedspeak” (ChatGPT có thể giải mã tuyên bố của Fed không?), hai nhà nghiên cứu tại chính Fed đã phát hiện ra rằng nhận định của ChatGPT giống với nhận định của con người nhất khi tìm hiểu xem các tuyên bố của Fed là ôn hòa hay mạnh mẽ. Bà Anne Lundgaard Hansen và Sophia Kazinnik tại chi nhánh Fed ở Richmond đã chỉ ra rằng ChatGPT đã thắng một mô hình thường được sử dụng là BERT của Google.
ChatGPT thậm chí còn có thể giải thích cách phân loại các tuyên bố chính sách của Fed giống với nhà phân tích của chính Fed.
Một tuyên bố của Fed vào tháng 5/2013 có câu: “Các điều kiện thị trường lao động đã cho thấy một số cải thiện trong những tháng gần đây, xét về mặt cân bằng, nhưng tỷ lệ thất nghiệp vẫn tăng cao”.
ChatGPT giải thích câu này mang giọng điệu ôn hòa vì nó cho thấy nền kinh tế vẫn chưa phục hồi hoàn toàn. Điều đó tương tự với kết luận của nhà phân tích nói trên có tên Bryson.
Trong nghiên cứu thứ hai có tên “ChatGPT có thể dự báo biến động giá cổ phiếu không? Các mô hình về khả năng dự đoán lợi nhuận và các ngôn ngữ lớn”, ông Alejandro Lopez-Lira và Yuehua Tang tại Đại học Florida đã yêu cầu ChatGPT giả vờ là một chuyên gia tài chính và giải thích các tiêu đề tin tức. Họ đã sử dụng tin tức sau giai đoạn cuối năm 2021, tức là khoảng thời gian không có trong dữ liệu đào tạo của chatbot.
Biểu tượng của OpenAI và ChatGPT. Ảnh: AFP/TTXVN
Nghiên cứu cho thấy rằng các câu trả lời do ChatGPT đưa ra cho thấy mối liên hệ thống kê với các động thái tiếp theo của cổ phiếu. Đây là một dấu hiệu cho thấy công nghệ này có thể phân tích chính xác ý nghĩa của tin tức.
Trong một ví dụ về việc xác định liệu tiêu đề “Công ty Rimini Street bị phạt 630.000 USD trong vụ kiện chống Oracle” là tốt hay xấu đối với Oracle, ChatGPT giải thích rằng điều đó là tích cực, vì khoản phạt này có thể tăng cường niềm tin của nhà đầu tư vào khả năng bảo vệ tài sản trí tuệ của Oracle và tăng nhu cầu cho các sản phẩm và dịch vụ của mình.
Đối với hầu hết các nhà giao dịch, việc sử dụng lập trình ngôn ngữ tư duy là điều bình thường để đánh giá mức độ phổ biến của một cổ phiếu, nhưng những tiến bộ mà ChatGPT thể hiện có vẻ sẽ mở ra cả thế giới thông tin mới và giúp công nghệ này dễ tiếp cận hơn với cộng đồng chuyên gia tài chính rộng lớn hơn.
Đối với ông Marinov, mặc dù không có gì ngạc nhiên khi máy móc giờ đây có thể đọc hiểu gần như con người, nhưng ChatGPT có khả năng tăng tốc toàn bộ quá trình.
Khi Man AHL lần đầu tiên xây dựng các mô hình, công ty này đã đánh dấu từng câu là tích cực hoặc tiêu cực đối với một tài sản nhằm cung cấp cho máy móc thông tin chi tiết để diễn giải ngôn ngữ.
Hai nghiên cứu mới cho thấy ChatGPT có thể thực hiện các nhiệm vụ tương tự mà không cần được đào tạo cụ thể. Nghiên cứu của Fed đã chỉ ra rằng tinh chỉnh công nghệ này dựa trên một số ví dụ cụ thể đã khiến nó thậm chí còn tốt hơn.