Chandini Jain hat es sich zur Aufgabe gemacht, Menschen in der Vermögensverwaltungsbranche zu helfen.

Eigentlich zwei Missionen.

Die erste besteht darin, den Menschen das Vertrauen zu geben, dass Systeme der generativen KI (GAI) wie chatgpt, Bard, Claude und die anderen Ihnen Informationen liefern, auf die Sie sich verlassen können. Die zweite besteht allgemeiner darin, zu verhindern, dass Menschen in Informationen ertrinken.

Jain ist Mitbegründer von Auquan, einem KI-gesteuerten System, das darauf ausgelegt ist, das zu destillieren, was Sie sehen, wenn Sie eine Due-Diligence-Prüfung der grundlegenden Aussichten oder Nachhaltigkeitsbemühungen eines Unternehmens durchführen.

Sie wurde dazu veranlasst, etwas dagegen zu unternehmen, als sie auf der Käuferseite eines Fonds in Chicago arbeitete. „Wir haben so ziemlich alles abonniert, von dem wir dachten, dass es uns helfen würde, bessere Anlageentscheidungen zu treffen“, sagte sie. „Aber wir gerieten sehr schnell in eine Situation, in der es einfach viel mehr Informationen zu sehen gab, als ich hoffen konnte, zu nutzen.“

„Ich habe die ganze Zeit gelesen, und alle Analysten auf meinem Schreibtisch waren es auch. Wir konnten einfach nicht alles durchstehen.“ Dann gab es die tägliche Lawine von E-Mails von Maklern, externen Forschungsunternehmen und Unternehmensaktualisierungen. Ertrinken, nicht winken.

Sich schnell bewegen, Dinge kaputt machen

Das ist alles so schnell passiert. Es scheint, als wäre GAI schon immer bei uns. Tatsächlich war es erst sehr spät im Jahr 2022, als ChatGPT sein Debüt feierte – es versprach eine völlig neue Möglichkeit für Menschen, digitale Informationen zu finden, Computercode zu erstellen und komplexe Aufgaben auszuführen, von der Erstellung von Marketingkampagnen bis hin zur Automatisierung von Backoffice-Funktionen. Schreiben Sie die Aufforderung, erhalten Sie die Antwort und setzen Sie sie in die Tat um.

Stichworte sind Investitionswahn und grelle Vorhersagen, die von massiven Arbeitsplatzverlusten und enormen Urheberrechtsverletzungen bis zum Ende von google als Suchmaschine und, ja, dem Ende der Menschheit reichen.

Aber wir haben auch schnell die vielfältigen Mängel von GAI erkannt, die seine Zuverlässigkeit (zumindest im Moment) bei geschäftskritischen Aufgaben erheblich beeinträchtigen. Hauptsächlich handelt es sich um das sogenannte Halluzinationsproblem.

Wie der unglückliche Gast einer Dinnerparty, der nicht unwissend wirken möchte, wenn jemand am Tisch die sehr wichtigen Themen des Tages anspricht, sagen Ihnen die großen Sprachmodelle hinter diesen Systemen lieber etwas als nichts.

Das kann gelinde gesagt peinlich sein. Im vergangenen Juni nutzten zwei US-Anwälte ChatGPT, um Fälle für eine gerichtliche Einreichung zu zitieren. Leider handelte es sich bei den vorgeschlagenen Fällen um Fiktion, was zu einem verärgerten Richter führte, der ihnen jeweils eine Geldstrafe von 5.000 US-Dollar auferlegte. Das war ein zivilrechtlicher Geschäftsfall, aber ein Strafverfahren mit einem weniger wachsamen Richter hätte zu einem schwerwiegenden Justizirrtum führen können.

Wie süß ist mein Hund?

Für die meisten von uns spielt das keine Rolle, wenn wir ChatGPT in unserem Privatleben nutzen – wenn Sie ein süßes Geburtstagsgedicht für Ihren Hund verfassen möchten, können Sie die Dinge regeln, wenn ChatGPT behauptet, dass Ihr 20 kg schwerer Rottweiler das süßeste Lächeln hat.

Das Gleiche gilt, wenn Sie das beste Boutique-Hotel in Istanbul finden möchten. ChatGPT wird Ihnen eine Liste mit 10 Übernachtungsmöglichkeiten mit einer Zusammenfassung der einzigartigen Merkmale jeder einzelnen Unterkunft zukommen lassen. Wenn beim Einfügen des Namens in Google keins vorhanden ist, schadet das nicht – und Sie finden auch die neuesten Hotels in der Stadt, was auf ein weiteres GAI-Problem hinweist – es ist nicht aktuell.

Was dieses Halluzinationsproblem jedoch bedeutet, ist, dass Sie sich nicht darauf verlassen können, dass Bard oder was auch immer Ihnen verlässliche Antworten gibt, beispielsweise bei der Bewertung des ESG-Status von Tesla und seiner neuesten Einreichungen bei Regulierungsbehörden in verschiedenen Ländern.

Ja, natürlich können Sie wie immer zu Google gehen und mühsam nach solchen Antworten suchen. Der Vorteil ist, dass Sie die Links erhalten (oft viel zu viele davon) und dann beurteilen, wie zuverlässig die verlinkten Seiten sind. Der Nachteil ist, dass dies sehr langsam sein kann – und am Ende müssen Sie die mühsame Arbeit erledigen, die GAI Ihnen eigentlich abnehmen sollte – Erkenntnisse und Analysen kohärent und klar zurückgeben.

RAG-Zeit

Was wäre, wenn wir das Beste aus beiden Welten bekommen könnten? Hier möchte Auquan mithilfe einer Technologie namens Retrieval Augmented Generation (RAG) helfen.

Einfach ausgedrückt ermöglicht Ihnen RAG die Kombination von GAI-Modellen mit Fakten aus vertrauenswürdigen Quellen, von Nachrichtenagenturen bis hin zu frei verfügbaren Regierungsdatenbanken wie behördlichen Unterlagen und Wirtschaftsdaten.

Noch besser ist, dass RAG-Systeme nur für die Inhalte eingesetzt werden können, die für Sie wichtig sind, und den Rest ignorieren. Vielleicht möchten Sie hören, was Sell-Side-Analysten zu Teslas EPS-Prognosen sagen, sind aber weniger daran interessiert, wie viele Modelle Tom Cruise in seiner Garage hat.

Die Entwicklung der RAG-Systeme sowie der leistungsstarken Hardware, die für deren Verarbeitung erforderlich ist, wird intensiviert. Der Vorteil liegt auf der Hand: Unternehmen werden dadurch deutlich sicherer, wenn es um den Einsatz von GAI geht, wenn sie wissen, dass sie sich auf die Antworten verlassen können.

Hier kommt Auquan ins Spiel, mit dem doppelten Ziel, Benutzern dabei zu helfen, die Informationen zu erhalten, die sie wirklich benötigen, jedoch nur aus den relevantesten und vertrauenswürdigsten Quellen.

„Wir bringen einen externen Datensatz mit und führen darauf eine Google-Suche durch“, sagt Jain.

„Sie nehmen das und geben es an das große Sprachmodell weiter, um zu sagen: „Können Sie diese Frage beantworten, aber nur die Daten verwenden, die ich zur Beantwortung dieser Frage bereitgestellt habe?“ Und wenn Sie irgendwo etwas verwenden, geben Sie mir bitte auch den Link.“

„Das ist die Kombination eines Retrieval-Modells mit einem generativen Modell.“ Das Abrufmodell sagt Ihnen, wo sich die Informationen befinden könnten, und filtert alles heraus, was nicht zu Ihrer Frage gehört. „Das generative Modell nimmt es dann auf, fasst es zusammen und gibt Ihnen eine nette Antwort vom Typ ChatGPT“, sagte Jain.

Um noch einmal kurz auf Tesla zurückzukommen: Jain sieht in Auquan ein Modell, das sicherstellt, dass Investmentforscher die Informationen erhalten, die für sie am relevantesten sind.

„Dies könnte alles sein, was sich auf die zukünftigen Einnahmen von Tesla auswirkt, etwa etwaige staatliche Subventionen oder etwaige regulatorische Herausforderungen, mit denen das Unternehmen konfrontiert sein könnte.“ Die müssen an der Spitze geschont werden.'

Diese Datensätze sind so konzipiert, dass sie tief und eng sind. Auquan verfügt über ein anderes Repository für Nachhaltigkeitsforschungsteams, die stattdessen mehr über Teslas Netto-Null-Engagement oder seine Diversitätspolitik lesen möchten.

Optimierung der Suche

Anstelle einer Q&A-Textoberfläche im ChatGPT-Stil fragt Auquan Benutzer nach dem Unternehmen oder Problem, nach dem sie suchen, und ermöglicht so die Suche nach so vielen Details, wie sie möchten. Im Nachhaltigkeitsmodul bedeutet das also, nach Schwere der Auswirkungen, Teilmengen von ESG-Themen und Medienquellen zu filtern. Schauen Sie sich das Hauptfoto an, um zu sehen, wie ein Auquan-Bildschirm aussieht

Auquan kann auch für unternehmensinterne Dokumente wie E-Mails und Besprechungsnotizen verwendet werden. Sehr nützlich, wenn Sie wissen, dass ein Kollege eine Maklermitteilung über Tesla verteilt hat, Sie sich aber einfach nicht erinnern können, wer oder wann.

Auquan ist bereits mit Kunden wie Federated Hermes, UBS Asset Management und Private-Equity-Firmen auf dem Markt.

Mit rund 50 Mitarbeitern steht das Unternehmen kurz vor der Gewinnschwelle, nachdem es letztes Jahr in einer Seed-Runde 3,5 Millionen US-Dollar eingesammelt hatte. Jain sagt, dass im Laufe des Jahres möglicherweise weitere Mittel gesammelt werden, um die Anwendungsfälle des Systems über Investmentforschung und Nachhaltigkeit hinaus zu erweitern.

Computerleistung und Infrastruktur sind nicht billig – Nvidias hochmoderne Chips für eine solche Verarbeitung können bis zu 70.000 US-Dollar kosten, obwohl die meisten Benutzer über die Cloud auf die Funktionen zugreifen – besser für den Cashflow, aber immer noch kostspielig.

Zusammen mit der wachsenden Nachfrage nach allem, was mit KI zu tun hat, könnte dies erklären, warum sich der Aktienkurs von Nvidia im letzten Jahr mehr als verdreifacht hat, sodass das Unternehmen heute eine Marktkapitalisierung von 1,48 Billionen US-Dollar hat.

Trotz der Rechenkosten für ein Produkt wie dieses geht Jain davon aus, dass Auquan viel kostengünstiger sein kann als herkömmliche Datenlieferanten, die Farmen menschlicher Datensammler an Standorten mit niedrigen Arbeitskosten haben.

All das bringt uns dorthin zurück, wo wir angefangen haben; Wie viele Jobs und Berufe könnten verschwinden, wenn die KI immer schneller voranschreitet?

Wer könnte diesen ChatGPT besser fragen? Seine Antwort war diese:

KI und Automatisierung können zur Verdrängung von Arbeitsplätzen in Branchen führen, in denen sich Aufgaben wiederholen, vorhersehbar sind oder algorithmisch definiert werden können. Es ist jedoch auch wichtig zu bedenken, dass durch den technologischen Fortschritt oft neue Arbeitsplätze und Branchen entstehen, die einen Teil der Verdrängung ausgleichen.

Mit anderen Worten: Wir wissen es nicht.

Dies ist der zweite Teil einer gelegentlichen Artikelserie, die sich mit der Frage befasst, wie die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz die Art und Weise verändern könnte, wie wir alle arbeiten und investieren. Den ersten Beitrag können Sie hier lesen

Wenn Sie bereits KI nutzen oder möchten, dass wir einen bestimmten Aspekt davon abdecken, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören – schreiben Sie mir einfach eine E-Mail an [email protected]