金融关键词还能靠得住吗？ChatGPT时代，AI情感分析的新挑战?

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文章主题：关键词: 金融情感分析, 关键词方法, 人工智能读者, 操纵

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研究揭示了AI读者崛起对企业申报文件策略的影响，企业正逐步调整语言以适应机器解析，这一趋势可能导致不诚实行为（如操纵和勾结），文中提到，为了迎合算法预期，公司正积极管理情绪表达，这引发了对情感在金融决策中潜在影响的深度忧虑。毕竟，强烈的情感能显著左右资产价格，使其偏离其实际价值。🚀

随着大型语言模型的发展，比如ChatGPT，来自University of Zurich的Leippold研究是否可以利用GPT-3操纵关键词，以使人工智能读者在其金融情感分析中被对抗攻击所欺骗。所谓的对抗攻击是一种在机器学习和自然语言处理中被广泛使用的技术，攻击者有意识地制造一些数据，以欺骗机器学习算法。攻击者通过微小的修改输入数据，使算法的输出结果出现错误。这些修改通常很难被人类观察到，但足以对机器产生误导作用。

之所以采用GPT-3进行对抗攻击，不仅是因为其强大的翻译和文本生成能力，显著简化了对抗攻击的流程，而且能在一定程度上克服关于对抗攻击的文献中提到的一些问题，即操纵的句子给出语义上无意义的结果，并且很容易被人类发现（Hauser等，2021）。

具体而言，Leippold给GPT-3提示将给定句子的消极情感词转换为中性情感词（甚至是积极情感词），从而对金融文本数据集进行对抗攻击。然后，作者分别采用基于关键词的方法和基于上下文感知的BERT方法对被攻击的文本进行分类。结果表明，即使使用像Loughran和McDonald（2011）的高度流行和广泛的字典，它们也缺乏稳健性。因此，特定领域的字典可能会更加存在这个问题。BERT方法的结果更为稳健。

Leippold的研究不仅揭示了不同情感分析方法的优劣，而且为我们展示了财务会计领域应用大型语言模型的前景和可能性。

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参考文献：

Cao, S., W. Jiang, B. Yang, and A. L. Zhang. 2022. How to Talk When a Machine is Listening? Corporate Disclosure in the Age of AI. NBER Working Paper.

Leippold, M. 2023. Sentiment Spin: Attacking Financial Sentiment with GPT-3. SSRN Working Paper.

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