Żyjemy w czasach, gdy granice możliwości sztucznej inteligencji (AI) przesuwają się niemal z dnia na dzień. Jednym z najbardziej fascynujących, a zarazem budzących kontrowersje, obszarów jej zastosowań jest automatyzacja procesu tworzenia publikacji naukowych. Najnowsze eksperymenty pokazują, że duże modele językowe (LLM) są w stanie nie tylko generować spójne i merytorycznie poprawne teksty, ale wręcz całe artykuły naukowe, które na pierwszy rzut oka mogą nie odbiegać od tych pisanych przez ludzi. Przyjrzyjmy się, jak taki proces może wyglądać w praktyce, na przykładzie badań nad przewidywalnością stóp zwrotu z akcji, oraz jakie implikacje niesie to dla świata finansów i nauki w ogóle.
Krok po kroku: Jak AI „pisze” prace naukowe?
Proces automatycznego generowania publikacji naukowych w dziedzinie finansów można podzielić na kilka kluczowych etapów:
-
Identyfikacja sygnałów:
Punktem wyjścia jest analiza ogromnych zbiorów danych, np. danych księgowych spółek giełdowych. W jednym z przeprowadzonych badań przeanalizowano ponad 30 000 potencjalnych sygnałów (wskaźników) mogących przewidywać przyszłe stopy zwrotu z akcji. -
Rygorystyczna selekcja i walidacja:
Następnie, przy użyciu zaawansowanych protokołów statystycznych (takich jak np. „Assaying Anomalies” Novy-Marxa i Velikova), sygnały te są poddawane wieloetapowej weryfikacji. Celem jest wyłonienie tych, które rzeczywiście posiadają moc predykcyjną i są odporne na różnego rodzaju testy. Przykładowo, z początkowej puli ponad 30 tysięcy sygnałów, po zastosowaniu kolejnych filtrów, może pozostać jedynie kilkadziesiąt (np. 96 w opisywanym eksperymencie). -
Generowanie nazw i klasyfikacja sygnałów przez AI:
Dla każdego z wyselekcjonowanych, „silnych” sygnałów, model LLM (np. GPT-3.5-turbo) tworzy chwytliwą, akademicko brzmiącą nazwę oraz akronim. Celem jest nadanie im spójnej i łatwo rozpoznawalnej terminologii. -
Tworzenie pełnych publikacji naukowych przez AI:
Bardziej zaawansowane LLM (np. Claude 3.5-Sonnet) generują kompletne artykuły naukowe dla każdego sygnału. Co istotne, dla jednego sygnału mogą powstać różne wersje pracy, każda z:-
Inną nazwą sygnału (choć opartą na tym samym mechanizmie).
-
Unikalnym wprowadzeniem, które przedstawia odmienne uzasadnienie teoretyczne dla obserwowanych wzorców predykcyjnych.
-
Dostosowanymi cytowaniami do istniejącej (a czasem wyimaginowanej przez model) literatury, wspierającymi przedstawione tezy.
-
Sekcjami takimi jak abstrakt, dane, metodyka, wyniki i wnioski.
-
W efekcie, z jednego zestawu danych empirycznych i jednego sygnału, można automatycznie wygenerować wiele pozornie odrębnych publikacji, każda z własną „narracją” teoretyczną.
Jakość i skala: Co potrafi sztuczna inteligencja?
Eksperymenty pokazują, że tak wygenerowane prace charakteryzują się zaskakująco wysoką jakością:
-
Nazwy sygnałów są kreatywne i opisowe (np. „Operating Liquidity Margin” dla stosunku aktywów bieżących do EBITDA).
-
Wprowadzenia są spójne, dobrze argumentowane, identyfikują wiarygodnie brzmiące mechanizmy ekonomiczne i poprawnie (choć nie zawsze idealnie) integrują wyniki z istniejącą literaturą.
-
Sekcje opisujące dane i wyniki są technicznie poprawne i precyzyjnie opisują konstrukcję sygnałów oraz kluczowe ustalenia empiryczne.
-
Skala jest imponująca – możliwe jest wygenerowanie setek kompletnych artykułów w ciągu minut (po etapie analizy danych, który może zająć np. dzień obliczeń).
Ciemna strona mocy: Zagrożenia dla rzetelności naukowej
Pomimo obiecujących możliwości, automatyzacja tworzenia prac naukowych niesie ze sobą poważne zagrożenia:
-
HARKing (Hypothesizing After Results are Known) na skalę przemysłową:
Tradycyjnie, naukowiec najpierw formułuje hipotezę, a potem ją testuje. AI umożliwia odwrócenie tego procesu: najpierw znajduje się statystycznie istotny wzorzec w danych, a następnie model LLM „dorabia” do niego wiarygodną teorię. To fundamentalnie podważa tradycyjne rozumienie wkładu teoretycznego. -
Inflacja cytowań i „naukowa fatamorgana”:
Automatyczne generowanie cytowań, w tym do prac (rzeczywistych lub fikcyjnych), może prowadzić do sztucznego zawyżania liczby cytowań istniejących publikacji (w tym prac „autorów” algorytmu!). Można sobie wyobrazić powstawanie całych fikcyjnych subdyscyplin naukowych, gdzie prace generowane przez AI cytują się nawzajem. -
Kryzys recenzji naukowych?:
Zalew czasopism setkami, a nawet tysiącami, pozornie poprawnych, ale wygenerowanych przez AI artykułów, może sparaliżować tradycyjny system recenzji naukowych. Odróżnienie autentycznego wkładu naukowego od zręcznie skonstruowanej przez AI narracji stanie się niezwykle trudne. -
Erozja zaufania do nauki:
Jeśli granica między rzetelnym badaniem a „produkcją” artykułów przez AI zacznie się zacierać, może to podważyć zaufanie do wyników badań naukowych, szczególnie w dziedzinach o dużym znaczeniu praktycznym, jak finanse.
Kluczowa rola „inżynierii promptów”
Jakość i rzetelność treści generowanych przez LLM w dużej mierze zależy od tzw. „inżynierii promptów” – sztuki i nauki projektowania efektywnych instrukcji dla modeli językowych. Precyzyjnie sformułowane prompty są niezbędne do utrzymania standardów pisarstwa akademickiego, zapewnienia odpowiednich praktyk cytowania, rozwijania logicznie ustrukturyzowanych hipotez i unikania nieuzasadnionych spekulacji czy „halucynacji” (generowania fałszywych informacji).
Przyszłość badań naukowych w erze AI: Wyzwania i rekomendacje
Stoimy w obliczu fundamentalnych zmian. Aby sprostać wyzwaniom, społeczność akademicka musi rozważyć następujące kroki:
-
Nowe standardy oceny badań: Większy nacisk na walidację pozapróbkową (out-of-sample), znaczenie praktyczne i ekonomiczne wyników, a także nowatorstwo predykcji wykraczających poza pierwotne ustalenia.
-
Rozwój narzędzi walidacji: Potrzebne są zautomatyzowane systemy do weryfikacji cytowań, wykrywania rozumowania kołowego, redundantnych teorii i „halucynacji”.
-
Transparentność: Jasne informowanie o wykorzystaniu AI w procesie badawczym i tworzeniu publikacji.
-
Ustanowienie protokołów ujawniania AI: Standaryzowane zasady dotyczące deklarowania zakresu użycia AI w badaniach.
-
Edukacja i podnoszenie świadomości: Zarówno badacze, jak i recenzenci muszą być świadomi możliwości i ograniczeń AI.
Automatyzacja generowania treści naukowych to nie tylko postęp technologiczny, ale potencjalnie fundamentalna zmiana w sposobie tworzenia i walidacji wiedzy, szczególnie w finansach. Zamiast skupiać się jedynie na identyfikacji problemów, należy aktywnie rozwijać praktyczne rozwiązania, które pomogą utrzymać integralność naukową w nowej erze.
Przyszłość badań finansowych może w mniejszym stopniu zależeć od naszej zdolności do generowania hipotez, a w większym od umiejętności odróżniania wartościowych spostrzeżeń od statystycznie istotnych, lecz teoretycznie pustych wyników.
Pomysł na doktorat:
Tytuł roboczy: „Automatyczne wykrywanie i ocena rzetelności publikacji naukowych generowanych przez duże modele językowe w dziedzinie finansów: Metody, narzędzia i implikacje dla integralności akademickiej.”
Cel główny: Opracowanie i walidacja kompleksowego systemu (metodologii i narzędzi) służącego do identyfikacji prac naukowych w finansach, które zostały w znacznym stopniu wygenerowane przez LLM, oraz oceny ich rzetelności, ze szczególnym uwzględnieniem wykrywania zjawiska HARKing, manipulacji cytowaniami i „halucynacji” merytorycznych.
Pytania badawcze:
-
Jakie cechy lingwistyczne, strukturalne i merytoryczne odróżniają publikacje generowane przez LLM od publikacji pisanych przez ludzi w dziedzinie finansów?
-
Jak skutecznie można wykorzystać techniki uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego do automatycznego wykrywania śladów generowania przez LLM w tekstach naukowych?
-
W jaki sposób można zautomatyzować proces identyfikacji HARKing w publikacjach, analizując związek między prezentowanymi wynikami a formułowanymi ex post hipotezami?
-
Jakie metryki i algorytmy mogą być użyteczne do wykrywania sztucznie generowanych sieci cytowań i „cytowań-duchów”?
-
Jakie są implikacje rosnącej roli LLM w tworzeniu publikacji dla procesu recenzji naukowych i jakie zmiany w tym procesie są konieczne?
-
Jakie standardy etyczne i wytyczne dotyczące transparentności powinny zostać wprowadzone w odniesieniu do wykorzystania LLM w badaniach naukowych w finansach?
Metodologia:
-
Stworzenie korpusu danych: zbiór autentycznych publikacji z czołowych czasopism finansowych oraz zbiór publikacji wygenerowanych przez różne LLM (na podstawie rzeczywistych danych i sygnałów, jak w opisywanym eksperymencie).
-
Analiza porównawcza cech obu grup publikacji.
-
Projektowanie i implementacja algorytmów klasyfikacyjnych (np. opartych o modele transformatorowe, SVM, sieci neuronowe) do wykrywania „sztuczności” tekstu.
-
Opracowanie modułów do analizy spójności argumentacji, wykrywania nielogicznych powiązań między hipotezami a wynikami (HARKing).
-
Stworzenie narzędzi do analizy grafów cytowań i identyfikacji podejrzanych wzorców.
-
Walidacja opracowanych metod na danych testowych i ewentualnie poprzez „ślepe” testy z udziałem ekspertów-recenzentów.
-
Analiza jakościowa i ilościowa wyników, formułowanie rekomendacji dla środowiska akademickiego.