国家经济研究局：股票分析的艺术和人工智能（英文版）（52页）.pdf

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1、一个人工智能分析师，我们建立消化企业财务信息，定性披露和宏观经济指标是能够击败大多数人力分析师在股票价格预测和产生超额回报相比，下面的人力分析师。在“人与机器”的较量中，当企业复杂、信息高维、透明、海量时，人工智能分析师的相对优势更强。当关键信息需要机构知识(如无形资产的性质)时，人力分析师仍然具有竞争力。当分析师获得替代数据和内部人工智能资源时，人工智能相对于人类分析师的优势会随着时间的推移而下降。将人工智能的计算能力和人类理解软信息的艺术结合起来，就产生了产生准确预测的最大潜力。我们的论文描绘了高技能职业中“机器加人”(而不是人的替代)的未来。人工智能自诞生以来，随着它的兴起，不断促使人类

2、重新思考自己的角色。虽然人工智能意味着人类的智能增强，但人们普遍担心人工智能可能会取代人类的任务和越来越熟练的任务，从而取代目前由收入更高、受教育程度更高的工人完成的工作(Muro、Maxim和Whiton，2019)。这样的关注和相关的争论促使文学迅速发展。Webb(2020)、Acemoglu、Autor、Hazell和Restrepo(2020)、Babina、Fedyk、He和Hodson(2020)以及Jiang、Tang、Xiao和Yao(2021)最近的研究都对工作暴露的程度和对AI相关技术的脆弱性以及对就业和生产力的影响进行了大样本分析。现有文献主要集中在描述易受人工智能进化干

3、扰的工作类型，以及人工智能进化可能创造的工作类型。换言之，现有研究的观点大多涉及“人与机器”的主题，即描述人与人工智能之间的竞争，探索人的适应方式，并预测由此产生的工作调动。在这样的环境中，人类常常被变得被动或被动处理干扰，寻找人工智能领域定义的新机会。关于熟练的人类工作者如何利用人工智能技术来开发更高的潜力的研究相对较少，这可能是人类设计和开发人工智能的首要目标。本研究旨在将人与机器的竞赛人与机器联系起来。“人+机器”(下文简称“人+机器”)的潜在平衡。我们的研究可以借鉴国际象棋大师加里卡斯帕罗夫的经验。IBM的深蓝在1997年击败当时的大师卡斯帕罗夫的故事是众所周知的。之后，在类似的环境中

4、，多次重复的比赛扼杀了男子五号比赛结果的悬念。下棋中的机器。更不为人所知的是，尽管人类对人与机器的象棋比赛失去了兴趣，但他们对游戏和机器都没有失去兴趣。事实上，与深蓝的相遇是像卡斯帕罗夫这样的人开创人+机比赛概念的催化剂，在这一概念中，一名配备AI辅助的棋手(一名“半人马”棋手)与AI竞争。直到今天，半人马仍然在对抗机器上占上风;更令人鼓舞的是，随着经济实惠的人工智能工程国际象棋项目的出现，人类国际象棋棋手越来越多，越来越好。如果人工智能能够帮助更多的人成为更好的国际象棋棋手，那么很有理由，它可以帮助我们中的更多人在许多技术性工作上变得更好，从飞行员、医生到投资顾问。在这项研究中，我们聚焦于股票分析行业，其数据可用性使我们能够同时校准人机和人机。股票分析师是市场上最重要的信息中介机构之一(例如，Brav和Lehavy，2003;Jegadeesh、Kim、Krische和Lee，2005年;Crane和Crotty，2020年)。他们的工作需要机构知识和数据分析，但随着越来越多的投资者开始关注人工智能工具提出的选股和投资组合形成建议，人工智能也未能幸免。