2024年11月28日下午，伟德客户端資本金融系2024年秋季學期第五期讀書會通過線上會議的方式成功舉行，李伯堯老師以及2024級資本金融系的同學參加了此次讀書會。本期讀書會以李伯堯老師推薦的《生成式人工智能在經濟研究中的應用：用例與對經濟學家的影響》一書為主要的研讨内容。2024級金融專碩王宇鑫、楊正、李妍萱、趙瑩瑩四位同學為本次讀書會閱讀成果進行了主題報告，李伯堯老師對本次報告進行了總結點評。
本次同學們的研讨内容主要分為四部分：第一部分對本文的核心概念進行了概述；第二部分專注于LLMs，主要介紹了該模型的基本原理與局限性；第三部分着重描述了LLMs的六種功能和用例；第四部分圍繞LLMs在經濟研究中的應用進行了總結和展望。
首先，王宇鑫同學首先介紹了生成式人工智能的概念和當前的發展情況。生成式AI是運用機器學習和自然語言處理技術，通過分析和學習海量數據，創造出與訓練數據相似，但非簡單複制内容的智能系統。近年來，這項技術在全球範圍内取得了顯著的進展，并受到了學術界的極大關注。然而，學術界對生成式AI工具的看法并不統一，存在一定的争議。作者指出，生成式AI的智能與人類智能之間存在本質差異。因此，我們既不應該過分誇大，也不應該過分低估生成式AI的能力，而應該用比較優勢理論進行評估。這意味着我們應重視生成式AI在内容創造方面的優勢，同時也要認識到人類在評估内容、鑒别信息以及組織研究項目方面的獨特優勢。
在對生成式AI有了基本的認識之後，王宇鑫同學繼續深入講解了LLMs的訓練流程、擴展原則、提示工程以及局限性。她詳細講述了訓練模型的三個階段：預訓練、指令微調以及通過人類反饋進行的強化學習，目的是使模型能夠生成更符合人類偏好的高質量輸出。而随着計算資源、模型參數數量以及訓練數據量的增加，LLMs的拟合度和性能都會得到顯著提升。在讨論提示工程時，作者指出，LLMs的輸出質量很大程度上取決于輸入的質量，因此他強調了耐心的重要性，并建議在提問時提供充分的上下文和風格指導。最後，王宇鑫同學介紹了LLMs由于其固有特性而面臨的一些問題，包括信息編造、隐私洩露、刻闆印象和偏見，以及數據限制等問題，并提醒大家在使用這些模型時要保持謹慎。
第三部分，楊正同學首先介紹了LLMs在構思和反饋、寫作、背景研究等方面的功能。在構思和反饋功能中，LLMs可以圍繞既定主題展開頭腦風暴，得出與主題相關的想法和示例；能夠對想法進行評估，剖析其潛在的優勢和劣勢；可以不受立場的幹擾，為我們提供客觀的反駁意見。LLMs的另一個重要功能是寫作，具體涵蓋合成、編輯、評估文本及生成标題和推文。LLMs在背景研究領域也具有一定的能力，可以幫助研究人員總結文本、檢索相關文獻、參考文獻的格式化、翻譯文本以及解釋概念。此外，楊正同學介紹了這些功能在經濟學中的用例，并談了自己對于生成式人工智能的理解。
接着，李妍萱同學繼續介紹了LLM剩下的三個功能，包括編碼、數據分析和數學推導。其中，LLMs可以根據簡單英語（或其他自然語言）的指令編寫、編輯、修改、翻譯或調試代碼片段。在數據分析功能中，LLMs可以格式化數據，從文本中提取數據，對文本進行分類和評分，創建圖形，提取情感，甚至模拟人類測試對象。數學推導功能中，LLMs可以幫助經濟學家建立模型、推導方程以及進行模型解釋。
最後，李妍萱同學對作者評價LLMs模型的功能實用性進行總結。作者的評級分為三類。其中，空心圓（○）表示目前仍處于試驗階段的功能，LLMs生成的内容會出現不符合預期的情況，需要大量調整優化。從表中可以看到，文獻研究、方程推導是作者認為LLM還需進一步發展的功能。半實心圓（
）表示LLMs比較有用的功能，但輸出結果有時會不一緻，需要進行少部分調整。作者前文提到的25個功能中有12個屬于這一類。實心圓（●）反映的是LLMs已經很成熟的能力，在大多數時候能夠按照預期工作。可以看到這類的功能主要是：頭腦風暴、總結文獻、調整格式、代碼轉換、提取數據、格式化數據以及寫作。
第四部分，趙瑩瑩同學首先介紹了作者對LLMs在未來經濟學研究中發展趨勢的預測，接着結合作者的觀點就“AI是否會替代經濟學家”這一問題進行探讨。從目前的發展情況來看，AI無法取代經濟學家的工作。經濟學研究更重要的是對經濟現象的理解和判斷，其關鍵在于分析經濟行為、經濟決策以及他們對整個經濟系統的影響，這些需要經濟學家專業的知識和經驗，目前AI還不具備這種能力。此外，經濟學家的創造性思維和創新能力是AI無法替代的，經濟學研究往往需要新的理論框架和創新的研究方法,AI可以輔助經濟學家研究，但很難完全取代經濟學家的創造性思維。最後，趙瑩瑩同學針對作者提出的問題“如何在使用LLMs的過程中，保持批判性思維和創造性”提出了看法。一方面，不能過度依賴LLMs，要利用它激發個體的創造力，而不是讓它取代我們的思考，在面對LLMs提供的信息和建議時，需進行批判性思考，分析其合理性和适用性；另一方面，要多元化信息源，通過查閱其他的文獻資料、研究報告等，從多個渠道獲取信息，避免被單一視角所束縛，形成更全面、客觀的認識。
四名同學分享結束後，李伯堯老師說明了選取這篇文章的原因。一方面是生成式人工智能是當前極為熱門的話題，特别是LLMs，在經濟研究中有廣泛的價值。另一方面是文章中介紹的功能，值得同學們在實踐中運用。同時，老師提示同學們要全面看待LLMs，既要看到它的強大功能，又要注意其内在的局限性，LLMs的本質是重新彙集已有信息的過程，在内容上不具有人的創造力，僅能作為一個助手，幫助解決熟練型工作，不能替代我們的學習過程。
通過此次讀書會，同學們深入了解了LLMs的基本原理、局限，以及它在經濟研究中的功能和發展趨勢，為同學們今後運用人工智能工具打下了基礎。相信此次讀書會上的分享和李伯堯老師的總結分析能夠豐富同學們的知識，拓展同學們的視野。
文、圖/王宇鑫、楊正、李妍萱、趙瑩瑩
審稿/程碧波
審核/徐慶
