警告：泄露的克劳德提示暴露了投资专业人士的内在偏见
生成式人工智能保证了速度和规模。然而，它可能会带来隐性成本——分析失真。
Anthropic 的 Claude 模型泄露的威廉希尔williamhill中文官方网站提示揭示了即使经过精心调整的人工智能工具也可能会强化投资分析中的认知和结构偏差。
对于探索人工智能集成的投资领导者来说，了解这些风险不再是可选的。
2025 年 5 月，一份声称适用于 Anthropic 的 Claude 大语言模型 (LLM) 的完整威廉希尔williamhill中文官方网站提示被泄露。
与训练数据不同，威廉希尔williamhill中文官方网站提示是一个持久的运行时指令层，控制着 ChatGPT 和 Claude 等 LLM 如何格式化、语气、限制每个响应并将其置于上下文中。每个主要的 LLM 提供商（包括 OpenAI、Google、Meta 和 Amazon）都依赖它们。
用户可能看不到这些提示，但它们具有广泛的影响。它们抑制矛盾，增强流畅性，表现出对共识的偏见，并促进推理的错觉。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示的泄漏几乎可以肯定是真实的。它内容密集，措辞巧妙，正如 Claude 最强大的模型 3.7 Sonnet 所指出的：“在查看您上传的威廉希尔williamhill中文官方网站提示后，我可以确认它与我当前的威廉希尔williamhill中文官方网站提示非常相似。”
克劳德的威廉希尔williamhill中文官方网站提示中包含的风险可以分为两类：放大的认知偏差和引入的结构偏差。
什么是威廉希尔williamhill中文官方网站提示符？
威廉希尔williamhill中文官方网站提示是模型的内部操作手册，是每个响应都必须遵循的一组固定说明。 Claude 泄露的提示内容大约有 22,600 个单词 - 24,000 个标记 - 服务于五项核心工作：
- 风格和语气：保持答案简洁、礼貌且易于阅读。
- 安全与合规：阻止极端主义、私人形象或版权严重的内容，并将直接引用限制在 20 个字以内。
- 搜索和引用规则：决定模型何时应运行网络搜索（例如，训练截止后的任何内容），并强制要求对所使用的每个外部事实进行引用。
- 神器包装：将较长的输出、代码片段、表格和草稿报告转入单独的可下载文件中，以便聊天内容保持可读性。
- 不确定性信号。当模型知道答案可能不完整或推测时添加简短的限定词。
这些说明旨在提供一致、低风险的用户体验，但它们也使模型偏向于安全、共识观点和用户肯定。
这些偏见显然与投资分析师的目标相冲突——从最琐碎的总结任务到对复杂文档或事件的详细分析。
认知偏差被放大
克劳德的威廉希尔williamhill中文官方网站提示中嵌入了四种被放大的认知偏差。我们在这里列出了其中的每一个，强调了它们在投资过程中引入的风险，并提供了替代提示来减轻特定的偏见。
1 确认偏差
克劳德接受过确认用户框架的训练，即使它不准确或不理想。它避免了未经请求的纠正并最大限度地减少了感知摩擦，从而强化了用户现有的心理模型。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “克劳德不会纠正此人的术语，即使此人使用克劳德不会使用的术语。”
- “如果克劳德不能或不愿意帮助人类做某事，它不会说明原因或可能导致什么，因为这会让人觉得说教和烦人。”
风险： 错误的术语或有缺陷的假设不会受到质疑，从而污染下游逻辑，从而损害研究和分析。
缓解提示： “纠正所有不准确的框架。不要反映或强化不正确的假设。”
2 锚定偏差
除非明确要求详细说明，否则克劳德会保留初始用户框架并删除上下文。这限制了它挑战早期假设或引入替代观点的能力。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “保持回复简洁 - 仅包含人员请求的相关信息。”
- “……避免无关紧要的信息，除非对于完成请求绝对至关重要。”
- “如果出现以下情况，请勿应用上下文偏好：……人们只是简单地说‘我对 X 感兴趣。’”
风险：即使基本面发生变化，“周期性复苏游戏”或“可持续股息股”等标签也可能未经审查。
缓解提示： “在有证据支持的情况下挑战我的框架。不要不加批判地保留我的假设。”
3 可用性启发式
默认情况下，克劳德倾向于新近的内容，过分强调最新的来源或上传的材料，即使长期背景更相关。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “以最新信息为主导；优先考虑过去 1-3 个月内不断变化的主题的来源。”
风险： 短期市场更新可能会影响重要的结构性披露，例如脚注、长期资本承诺或多年指导。
缓解提示： “根据证据相关性而不是新近度或上传优先级对文档和事实进行排名。”
4 流畅性偏差（过度自信错觉）
克劳德默认避免对冲，并以流畅、自信的语气提供答案，除非用户要求细微差别。这种文体的流畅性可能会被误认为分析的确定性。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “如果不确定，请正常回答并提议使用工具。”
- “克劳德针对此人的信息提供了最简短的答案……”
风险：概率性或模糊性信息，例如利率预期、地缘政治尾部风险或收益修正，可能会以一种夸大的清晰度感传递。
缓解提示： “保留不确定性。在适当的情况下包括对冲、概率和情态动词。不要压制歧义。”
引入了模型偏差
克劳德的威廉希尔williamhill中文官方网站提示包括三个模型偏差。再次，我们确定提示中固有的风险并提供替代框架。
1 模拟推理（因果错觉）
Claude 包含 <rationale> 块，这些块威廉希尔williamhill中文官方网站逐步向用户解释其输出，即使逻辑是隐式的。这些解释看起来像是结构化推理，即使它们是事后的。它通过“研究计划”打开复杂的反应，模拟深思熟虑的思考，而完成情况基本上仍然是概率性的。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “<基本原理>人口变化缓慢等事实......”
- “克劳德利用其回应的开头来制定研究计划……”
风险：克劳德的输出可能看起来是演绎性的和有意的，即使它是流畅的重建。这可能会误导用户过度信任毫无根据的推论。
缓解提示： “仅在反映实际推理时才模拟推理。避免强加仅用于演示的结构。”
2 时间误传
这一事实行被硬编码到提示中，而不是模型生成的。它创造了克劳德知道截止后事件的错觉，绕过了 2024 年 10 月的界限。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
- “2024 年 11 月举行美国总统选举。唐纳德·特朗普击败卡马拉·哈里斯赢得总统职位。”
风险：用户可能认为克劳德了解培训后事件，例如美联储举措、企业盈利或新立法。
缓解提示： “明确说明你的训练截止时间。不要模拟实时意识。”
3 截断偏差
克劳德被指示尽量减少输出，除非另有提示。这种简洁性抑制了细微差别，并且可能倾向于肯定用户的断言，除非用户明确要求深度。
克劳德威廉希尔williamhill中文官方网站提示说明：
“保持回复简洁 - 仅包含人员请求的相关信息。”
“克劳德避免写清单，但如果确实需要写清单，克劳德会专注于关键信息，而不是试图做到全面。”
风险：重要的披露，例如部门级业绩、法律或有事项或脚注限定词，可能会被省略。
缓解提示： “要全面。除非要求，否则不要截断。包括脚注和子条款。”
大型语言模型的局限性
AI 社区中的少数强势人士认为，通过更多数据、更多 GPU 和更多参数不断扩展 Transformer 模型，最终将推动我们走向通用人工智能 (AGI)，也称为人类水平的智能。
最近在达沃斯接受采访时，Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 表示：“我认为人工智能威廉希尔williamhill中文官方网站在几乎所有事情上都比人类更好，在所有事情上都比几乎所有人类都更好，最终在所有事情上都比所有人类都好，甚至在机器人技术上都比所有人类都好，我认为这不会比 [2027 年] 长很多。”
还大多数人工智能研究人员不同意，而最近的进展表明情况并非如此。 DeepSeek-R1 取得了架构上的进步，不仅仅是通过扩展，而是通过集成强化学习和约束优化来改进推理
神经符号威廉希尔williamhill中文官方网站提供了另一种途径：通过将逻辑结构与神经架构相结合来提供更深入的推理能力。
“扩展到 AGI”的问题不仅是科学问题，也是经济问题。流入 GPU、数据中心和核动力集群的资本并不会流入创新。相反，它会排挤它。
这意味着最有前途的研究人员、团队和初创企业，即那些拥有架构突破而不是计算管道的企业，都缺乏资金。
真正的进步不是来自基础设施的规模，而是来自理念的飞跃。这意味着投资于人，而不仅仅是芯片。
更多限制性的威廉希尔williamhill中文官方网站提示是不可避免的
使用OpenAI 的人工智能扩展法则 我们估计，今天的模型（约 1.3 万亿个参数）理论上威廉希尔williamhill中文官方网站扩展到 350 万亿个参数，然后再饱和高质量人类知识的 44 万亿代币上限。
但此类模型将越来越多地接受人工智能生成内容的训练，从而创建反馈循环，强化人工智能威廉希尔williamhill中文官方网站中的错误，从而导致模型崩溃的厄运循环。
随着完成情况和训练集受到污染，保真度将会下降。为了解决这个问题，提示将变得越来越严格。护栏将会激增。
在缺乏创新突破的情况下，需要越来越多的资金和更严格的激励来将垃圾排除在训练和推理之外。
对于法学硕士和大型科技公司来说，这将成为一个严重且未得到充分讨论的问题，需要进一步的控制机制来排除垃圾并保持完成质量。
避免速度和规模上的偏差
克劳德的威廉希尔williamhill中文官方网站提示并不是中性的。它编码流畅性、截断、共识和模拟推理。这些是对可用性的优化，而不是对分析完整性的优化。
在财务分析中，这种差异很重要，需要部署相关技能和知识来利用人工智能的力量，同时充分应对这些挑战。
法学硕士已用于处理笔录、扫描披露信息、总结密集的财务内容以及标记风险语言。
但是，除非用户明确抑制模型的默认行为，否则他们会继承一组完全为其他目的而设计的结构化扭曲。
在整个投资行业，越来越多的机构正在重新思考人工智能的部署方式 - 不仅在基础设施方面，而且在智力严谨性和分析完整性方面。
研究小组，例如 罗斯科投资策略 和吉尔莫尔金融技术中心 通过对人员进行投资并专注于透明、可审计的威廉希尔williamhill中文官方网站和有理论基础的模型来帮助引领这一转变。
因为在投资管理中，智能工具的未来并非始于规模。它从更好的假设开始。
本文改编自发表于的文章有进取心的投资者由 CFA 协会颁发。
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拉姆·戈帕尔是华威商学院信息威廉希尔williamhill中文官方网站管理教授，吉尔莫尔金融技术中心，是信息威廉希尔williamhill中文官方网站协会的杰出研究员。
他教授生成式人工智能和人工智能应用商业分析理学硕士以及我们硕士课程中的数字金融、区块链和加密货币。
Dan Philps 是 AI 研究的联合领导者吉尔莫尔金融技术中心 在华威商学院。了解有关新功能的更多信息金融技术硕士 由中心开发。