金融市场研究了几十年的人类行为偏差,却很少研究 AI 的行为偏差。当越来越多投资者使用金融 LLM 获取研究结论和投资建议时,模型对特定资产的隐性偏好可能会被不断放大。如果数百万用户从相似模型获得相似建议,那么模型参数本身也会成为影响市场定价的重要变量。未来金融监管关注的对象,或许不只是基金经理和量化策略,还包括驱动投资决策的 AI 模型。
Auditing Asset-Specific Preferences in Financial Large Language Models: Evidence from Bitcoin Representations and Portfolio Allocation
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