[论文解读] Boardwalk Empire: How Generative AI is Revolutionizing Economic Paradigms

Subramanyam Sahoo, Kamlesh Dutta|arXiv (Cornell University)|Oct 19, 2024

FinTech, Crowdfunding, Digital FinanceBusiness, Management and Accounting被引用 3

一句话总结

本文提出，生成式人工智能，特别是深度生成模型（如大语言模型LLMs），正通过数据生成、预测分析和可解释人工智能，推动各行各业——尤其是金融行业——在自动化、创新和实时决策方面的经济范式变革。其主要贡献在于提出一个将生成式AI整合到金融系统中的框架，以增强预测能力、合规性及商业模式创新，同时应对伦理风险与政策需求。

ABSTRACT

The relentless pursuit of technological advancements has ushered in a new era where artificial intelligence (AI) is not only a powerful tool but also a critical economic driver. At the forefront of this transformation is Generative AI, which is catalyzing a paradigm shift across industries. Deep generative models, an integration of generative and deep learning techniques, excel in creating new data beyond analyzing existing ones, revolutionizing sectors from production and manufacturing to finance. By automating design, optimization, and innovation cycles, Generative AI is reshaping core industrial processes. In the financial sector, it is transforming risk assessment, trading strategies, and forecasting, demonstrating its profound impact. This paper explores the sweeping changes driven by deep learning models like Large Language Models (LLMs), highlighting their potential to foster innovative business models, disruptive technologies, and novel economic landscapes. As we stand at the threshold of an AI-driven economic era, Generative AI is emerging as a pivotal force, driving innovation, disruption, and economic evolution on a global scale.

研究动机与目标

• 分析生成式人工智能对经济体系的变革性影响，特别是在金融与产业创新中的作用。
• 识别深度生成模型（如LLMs、VAEs和GANs）在自动化设计、风险评估与预测中的关键应用。
• 审视生成式人工智能采用过程中伴随的挑战与风险，包括偏见、透明度不足及监管空白。
• 提出一个主权人工智能发展的政策框架，包括国家大语言模型与监管监督机制，以确保伦理且公平的部署。
• 探索未来方向，如多模态人工智能、量子-AI融合，以及新角色（如提示工程师）的出现。

提出的方法

• 利用变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）和大语言模型（LLMs）等深度生成模型进行数据生成与模式学习。
• 应用归一化流（normalizing flows）通过将简单分布转换为复杂分布，以建模复杂且多模态的数据分布。
• 整合可解释人工智能（XAI）原则，以增强金融决策与监管合规中的透明度与可解释性。
• 提出一种基于节点-链接图的财富500强企业与初创公司可视化模型，以映射生成式人工智能的采用情况与生态系统相互依赖性。
• 建议开发主权大语言模型（如Indian-GPT）及集中化的监管机构，以管理基础人工智能系统。
• 倡导整合多模态人工智能，结合文本、音频与视觉输入，以实现全面的金融分析与仿真。

Figure 1: Different Generative AI Frameworks

实验结果

研究问题

• RQ1 像LLMs和GANs这样的深度生成模型如何在金融与工业流程中实现创新与自动化？
• RQ2 在实时预测分析与风险建模中部署生成式人工智能，其关键经济与运营效益是什么？
• RQ3 可解释人工智能（XAI）框架如何提升人工智能驱动金融系统中的透明度与监管合规性？
• RQ4 为确保生成式人工智能在大规模上实现负责任、公平且主权化的开发，需要哪些政策与基础设施措施？
• RQ5 未来角色与技术（如提示工程师与量子-AI融合）将如何塑造下一代人工智能驱动的经济体系？

主要发现

• 生成式人工智能模型，尤其是大语言模型（LLMs），通过大规模处理与生成数据，正在推动实时金融预测与决策。
• 整合XAI原则可增强人工智能驱动金融系统中的透明度，支持监管合规与利益相关者信任。
• 结合文本、音频与视觉输入的多模态人工智能系统，在全面金融分析与仿真方面展现出强大潜力。
• 提示工程师等新角色的出现，表明生成式人工智能的可及性与易用性正引发劳动力市场的结构性转变。
• 主权大语言模型的发展（如拟议的Indian-GPT）可增强国家对人工智能基础设施与数据主权的控制。
• 量子-AI融合被识别为解决超越经典计算极限的复杂金融优化与仿真问题的有前景前沿领域。

Figure 2: Node - Link diagram for Fortune 500 companies