PayPal’in kurucu ortağı ve milyarder teknoloji girişimcisi Peter Thiel yapay zekâ teknolojisinin dünya çapında farklı şirketlere hizmet veren finans uzmanları için son derece olumsuz sonuçlar doğuracağını söylemişti. Haklı çıkacak gibi gözüküyor. Zira Chicago Üniversitesi’ndeki araştırmacılar ChatGPT benzeri sohbet robotlarının ardındaki büyük dil modellerinin (LLM) finansal analizleri nasıl yaptığını inceledi. Görünüşe göre bu modeller uzmanlardan kadar başarılı. Hatta bazen onları geride bile bırakabiliyor. Bazı sektörlerde “Yapay zekâ işinizi elinizden alacak.” çanları biraz daha yüksek sesle çalıyor.Chicago Üniversitesi’nin yaptığı araştırmada OpenAI’ın en akıllı ve yeni büyük dil modellerinden GPT-4’e standart ve anonim finansal tablolar gösterildi. GPT-4’ten bu verilerden hareketle şirketin gelecek dönemdeki büyüme trendini belirlemesi istendi. Çalışmayla sohbet robotunun bilgiye dayalı karar verme sürecinde önemli olduğu vurgulandı zira mali durum, verilerin analizi, gelecekteki beklentiler ve değerlemeye dair zengin içgörüler sunuyordu.Normal şartlarda analistler şirketlerin geleceği hakkındaki tahminlerini güçlendirmek istediğinde şirketle ilgili çeşitli hikâyelerden veya sektöre özgü bilgilerden faydalanır. Şirketin geçmişine dair daha fazla bilgi edinip tahminlerini de sağlamlaştırabilirler. Fakat yapay zekâ, bu araştırmada şirketle ilgili herhangi bir bilgiyle eğitilmemişti. Bilim insanları büyük dil modellerinin gelir dalgalanmalarını veya değişimlerini öngörme yeteneği açısından analistlerden daha iyi performans gösterdiğini ve hatta analistlerin zorlandığı durumlarda bile daha başarılı olduğunu tespit etti. Ayrıca uzmanlar, son teknoloji finansal yapay öğrenme araçlarının ve büyük dil modellerinin ne kadar uyumlu olduğunu da karşılaştırdı. (Bu araçlarda belirli bir alana özgü veriyle eğitilen, özenle geliştirilmiş algoritmalar bulunuyordu.) Çalışmanın sonucu yine şaşırtmadı. Büyük dil modelleri yine çok iyi iş çıkardı.Bilim insanları GPT-4 gibi büyük dil modellerinin bir şirketin gelecekteki performansıyla ilgili konu ve bağlam açısından işe yarayacak içgörüler üretebileceği ve hatta karar almada önemli rol üstlenebileceği sonucuna vardı.Peki finans analistleri yapay zekânın başarısını kabul edip işi mi bırakmalı? Sonrasında da yapay zekâ uzmanı olarak kendilerini geliştirip yeni sertifikalarla yola devam mı etmeli? Cevap hayır. En azından şimdilik. Yeni nesil yapay zekâ modelleri tasarımları gereği hata yapmaya eğilimli. Hatta bazen yanlış bilgiler bile veriyor. Mantıklı gibi görünen uydurma cevaplarına siz de şahit olmuşsunuzdur.Büyük dil modellerinin seçim dönemlerinde insanların zihinlerini etkileme gücünden endişe duyulmasına neden olan halüsinasyon probleminin kaynağı tam da bu. Bir büyük dil modelinin çıktılarına tamamen güvenmek şu an için pek mantıklı değil. Şirketlerin finansal durumuna ilişkin milyarlarca dolarlık tahminlerde bulunan ve bu doğrultuda büyük yatırımları yönlendiren bir alandan bahsettiğimizi düşünürsek sadece ChatGPT’nin sözüne güvenmek çok da akıllıca olmayabilir. Bunun yerine bazı yapay zekâ savunucularının da dediği gibi analizler tabii ki GPT-4 gibi bir yapay zekâ aracılığıyla yürütülebilir ama sonrasında mutlaka analistlerin derin içgörü ve uzmanlık süzgecinden geçmeli.Diyelim ki küçük bir şirketin CEO’susunuz ve ChatGPT’nin finansal beklentileriniz konusunda neler söyleyeceğini merak ediyorsunuz. Ve bir analisti işe almaya da bütçeniz yetmiyor ya da bu desteğe gerçekten ihtiyacınız yok. Böyle bir durumdaysanız GPT-4’ten destek almak son derece mantıklı. Yapay zekâ sektörde sizin lehinize esen rüzgârları da yaklaşmakta olan fırtınaları da tahmin eder, gerisi de size kalır.Orijinal yayın tarihi: 28 Mayıs 2024Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir. Çok daha fazlası için Inc. Türkiye bültenlerine kaydolun.(*) Bu yazının çevirisinde Türk okura hitap etmek için birtakım değişiklikler yapılmıştır.