AI奇点网5月29日报道丨近日阿里达摩院发布的一则论文,引发了整个金融圈的小小地震,但很可能会在将来逐步演变为“大地震”。据悉,采用GPT-4替代一名初级数据分析师的成本只有后者0.71%,而换成高级数据分析师更是低至0.45%。
这项结论来自阿里达摩院与新加坡南洋理工大学的新论文,结论中提到的高级分析师是指在金融行业拥有多年工作经验的数据分析师。而GPT-4的表现,在大多数指标上能与一位6年工作经验的人类分析师相当,正确性略低于人类,但复杂性和精准性的指标均高于人类。
在与另一位5年工作经验的分析师对比中,GPT-4在信息的正确性、图表的美观性、洞察的复杂性等方面败给人类。如果与2年工作经验的初级分析师对比,GPT-4在正确性上表现更好,而且效率更高,同样的时间内能完成更多的工作任务。值得一提的是,GPT-4完成所有类型的任务都要比人类快得多。
按新加坡行情,一位高级数据分析师的年薪为8.6万-9万美元(约合60-63万人民币),换成GPT-4就只需要三四百美元(2000多人民币)了。在假设每个月有21个工作日,每天工作8小时,采用GPT-4替代一位人类分析师,每年能为公司节省至少大约60万人民币。
该论文重点考察了GPT-4作为数据分析师的以下几种能力:
200个样本的实验结果表明,对于绘制图表任务,GPT-4能够清晰地理解指令含义,且对图表类型有一定背景知识,从而绘制出正确的图表。图表大部分清晰可见,没有格式错误,美观性指标满分3分,GPT-4平均得分2.73。但人工检查时仍能发现一些小错误,图表准确性指标满分1分,GPT-4平均得分0.78。论文中特别提到,实验的评估标准非常苛刻,只要X轴或Y轴的任何数据或任何标签有错误,都要扣分。
对于数据分析任务,GPT-4在一致性和流畅性中得到满分,验证了生成流畅且语法正确的句子对GPT-4来说轻而易举。有意思的是,到了数据分析得出结论的这一步的准确性竟然要比图表信息的准确性高得多,说明尽管GPT-4绘制了错误的图表,但依然分析出了正确的结论。
研究团队总结出三条GPT-4与人类数据分析师的主要区别:
最后研究团队还备注,由于预算有限,雇一个来与GPT-4展开PK的高级人类数据分析师实在太贵了,导致实验结果的人类样本较少。实验结果和分析表明,GPT-4在数据分析上有着匹敌人类的能力,但是否彻底取代数据分析师还需要近一步研究。说到底,还得看,谁家更愿意砸钱投入资源,无论是替换人类职员的资源,还是投入到算力以及大模型训练采购的资源。
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GPT-4取代数据分析师震撼业界:替换成本仅需3000元!?
AI奇点网5月29日报道丨近日阿里达摩院发布的一则论文,引发了整个金融圈的小小地震,但很可能会在将来逐步演变为“大地震”。据悉,采用GPT-4替代一名初级数据分析师的成本只有后者0.71%,而换成高级数据分析师更是低至0.45%。
这项结论来自阿里达摩院与新加坡南洋理工大学的新论文,结论中提到的高级分析师是指在金融行业拥有多年工作经验的数据分析师。而GPT-4的表现,在大多数指标上能与一位6年工作经验的人类分析师相当,正确性略低于人类,但复杂性和精准性的指标均高于人类。
在与另一位5年工作经验的分析师对比中,GPT-4在信息的正确性、图表的美观性、洞察的复杂性等方面败给人类。如果与2年工作经验的初级分析师对比,GPT-4在正确性上表现更好,而且效率更高,同样的时间内能完成更多的工作任务。值得一提的是,GPT-4完成所有类型的任务都要比人类快得多。
按新加坡行情,一位高级数据分析师的年薪为8.6万-9万美元(约合60-63万人民币),换成GPT-4就只需要三四百美元(2000多人民币)了。在假设每个月有21个工作日,每天工作8小时,采用GPT-4替代一位人类分析师,每年能为公司节省至少大约60万人民币。
该论文重点考察了GPT-4作为数据分析师的以下几种能力:
生成SQL和Python代码执行代码获得数据和图表从数据和外部知识源中分析数据,并得出结论200个样本的实验结果表明,对于绘制图表任务,GPT-4能够清晰地理解指令含义,且对图表类型有一定背景知识,从而绘制出正确的图表。图表大部分清晰可见,没有格式错误,美观性指标满分3分,GPT-4平均得分2.73。但人工检查时仍能发现一些小错误,图表准确性指标满分1分,GPT-4平均得分0.78。论文中特别提到,实验的评估标准非常苛刻,只要X轴或Y轴的任何数据或任何标签有错误,都要扣分。
对于数据分析任务,GPT-4在一致性和流畅性中得到满分,验证了生成流畅且语法正确的句子对GPT-4来说轻而易举。有意思的是,到了数据分析得出结论的这一步的准确性竟然要比图表信息的准确性高得多,说明尽管GPT-4绘制了错误的图表,但依然分析出了正确的结论。
研究团队总结出三条GPT-4与人类数据分析师的主要区别:
人类分析师可以用个人思想和情感来表达,而GPT-4的表达则相对客观。比如在分析时人类会采用“令人惊讶的”这种词汇,读者容易从这样的主观表述中理解数据是符合预期还是不正常。人类分析师倾向于结合背景知识来得出结论,如经常写道“XX常见于XX”,GPT-4通常只关心数据本身,建议将来允许GPT-4上网搜索实时在线信息,再来验证一遍这点差异。当需要向读者提供见解或建议时,人类分析师倾向于保守,比如喜欢声明“假如数据没有问题的话”,GPT-4则会用及其自信的语气直接给出建议,没有假设。最后研究团队还备注,由于预算有限,雇一个来与GPT-4展开PK的高级人类数据分析师实在太贵了,导致实验结果的人类样本较少。实验结果和分析表明,GPT-4在数据分析上有着匹敌人类的能力,但是否彻底取代数据分析师还需要近一步研究。说到底,还得看,谁家更愿意砸钱投入资源,无论是替换人类职员的资源,还是投入到算力以及大模型训练采购的资源。
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