ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนวิธีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนสร้างแนวคิดและวิเคราะห์โอกาสในการลงทุน ไม่เพียงแต่ตอนนี้ AI จะสามารถผ่านระดับการสอบ CFA ทั้งสามระดับได้ แต่ยังสามารถทำงานวิเคราะห์การลงทุนที่ซับซ้อนและยาวนานได้โดยอัตโนมัติ การอ่านผลงานวิจัยทางวิชาการล่าสุดอย่างใกล้ชิดเผยให้เห็นภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับนักลงทุนมืออาชีพ แม้ว่าความก้าวหน้าล่าสุดจะน่าทึ่ง แต่การอ่านงานวิจัยปัจจุบันอย่างใกล้ชิด เสริมด้วยคำให้การล่าสุดของ Yann LeCun ต่อรัฐสภาสหราชอาณาจักรชี้ไปที่การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเพิ่มเติม
ในเอกสารทางวิชาการ การศึกษาของบริษัท และรายงานด้านกฎระเบียบ มีธีมเชิงโครงสร้างสามประการที่เกิดขึ้นอีกครั้ง พวกเขาร่วมกันแนะนำว่า AI จะไม่เพียงแค่เพิ่มทักษะของนักลงทุนเท่านั้น แต่จะปรับราคาความเชี่ยวชาญ ยกระดับความสำคัญของการออกแบบกระบวนการ และเปลี่ยนความได้เปรียบทางการแข่งขันไปสู่ผู้ที่เข้าใจข้อจำกัดด้านเทคนิค สถาบัน และการรับรู้ของ AI
โพสต์นี้เป็นภาคที่สี่ของซีรีส์รายไตรมาสเกี่ยวกับการพัฒนา AI ที่เกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการการลงทุน ดึงข้อมูลเชิงลึกจากผู้ร่วมให้ข้อมูลในจดหมายข่าวรายสองเดือน ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการการลงทุนมันต่อยอดต่อไป บทความก่อนหน้านี้ เพื่อให้มีมุมมองที่ละเอียดยิ่งขึ้น บทบาทการพัฒนาของ AI ในอุตสาหกรรม.
ความสามารถมีมากกว่าความน่าเชื่อถือ
ข้อสังเกตแรกคือช่องว่างที่เพิ่มขึ้นระหว่างความสามารถและความน่าเชื่อถือ การศึกษาล่าสุดแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการใช้เหตุผลระดับแนวหน้าสามารถเคลียร์ข้อสอบจำลอง CFA ระดับ I ถึง III ด้วยคะแนนที่สูงเป็นพิเศษ ซึ่งบ่อนทำลายแนวคิดที่ว่าความรู้หนักที่ต้องท่องจำจะให้ข้อได้เปรียบที่ยั่งยืน (Columbia College et al., 2025) ในทำนองเดียวกัน โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานได้ดีมากขึ้นเรื่อยๆ ข้ามเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการให้เหตุผล คณิตศาสตร์ และการแก้ปัญหาแบบมีโครงสร้าง ดังที่สะท้อนให้เห็นในกรอบงานการให้คะแนนการรับรู้ใหม่สำหรับ AGI (Middle for AI Security et al., 2025)
อย่างไรก็ตาม งานวิจัยชิ้นหนึ่งเตือนว่าความสำเร็จในเกณฑ์มาตรฐานปิดบังความเปราะบางในสถานการณ์จริง OpenAI และ Georgia Tech (2025) แสดงให้เห็นว่าภาพหลอนสะท้อนถึงข้อดีข้อเสียเชิงโครงสร้าง: ความพยายามในการลดการตอบสนองที่เป็นเท็จหรือที่สร้างขึ้นโดยธรรมชาติแล้วจะจำกัดความสามารถของแบบจำลองในการตอบคำถามที่หายาก คลุมเครือ หรือไม่ได้ระบุไว้ งานที่เกี่ยวข้องกับการแยกเชิงสาเหตุจากแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ยังบ่งชี้อีกว่าประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการให้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์หรือทางภาษาไม่ได้แปลเป็นความเข้าใจเชิงสาเหตุที่แข็งแกร่งของระบบในโลกแห่งความเป็นจริง (Adobe Analysis & UMass Amherst, 2025)
สำหรับอุตสาหกรรมการลงทุน ความแตกต่างนี้เป็นสิ่งสำคัญ การวิเคราะห์การลงทุน การสร้างพอร์ตโฟลิโอ และการบริหารความเสี่ยงไม่ได้ดำเนินการด้วยความจริงที่มั่นคง ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับระบอบการปกครอง ความน่าจะเป็น และมีความอ่อนไหวสูงต่อความเสี่ยงหาง ในสภาพแวดล้อมดังกล่าว ผลลัพธ์ที่ปรากฏว่าสอดคล้องกันและเชื่อถือได้ แต่ไม่ถูกต้อง อาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่สมส่วนได้
ความหมายสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนก็คือความเสี่ยงด้าน AI มีลักษณะคล้ายกับความเสี่ยงแบบจำลองมากขึ้น เช่นเดียวกับที่การทดสอบย้อนหลังมักกล่าวถึงประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริงเกินจริง เกณฑ์มาตรฐานของ AI มักจะประเมินความน่าเชื่อถือในการตัดสินใจเกินจริง บริษัทที่ใช้ AI โดยไม่มีกรอบการตรวจสอบ การต่อสายดิน และการควบคุมที่เพียงพอ มีความเสี่ยงที่จะฝังความเปราะบางที่แฝงเร้นไว้ในกระบวนการลงทุนโดยตรง
จากทักษะส่วนบุคคลไปจนถึงคุณภาพการตัดสินใจของสถาบัน
หัวข้อที่สองคือ AI กำลังนำความรู้ด้านการลงทุนไปเป็นสินค้าพร้อมทั้งเพิ่มมูลค่าของกระบวนการตัดสินใจลงทุน หลักฐานจากการใช้ AI ในสภาพแวดล้อมการผลิตทำให้สิ่งนี้ชัดเจน การศึกษาขนาดใหญ่ครั้งแรกเกี่ยวกับเอเจนต์ AI ในการผลิตพบว่าการปรับใช้ที่ประสบความสำเร็จนั้นเรียบง่าย มีข้อจำกัดที่เข้มงวด และได้รับการดูแลอย่างต่อเนื่อง กล่าวอีกนัยหนึ่ง เจ้าหน้าที่ AI ในปัจจุบันไม่ใช่ทั้งอัตโนมัติและไม่ใช่ “อัจฉริยะ” (UC Berkeley, Stanford, IBM Analysis, 2025) ในขั้นตอนการทำงานที่ได้รับการควบคุม มักนิยมใช้โมเดลขนาดเล็กกว่า เนื่องจากสามารถตรวจสอบได้ คาดการณ์ได้ และมีเสถียรภาพมากกว่า
การวิจัยเชิงพฤติกรรมสนับสนุนข้อสรุปนี้ Kellogg Faculty of Administration (2025) แสดงให้เห็นว่าผู้เชี่ยวชาญใช้งาน AI น้อยเกินไป เมื่อหัวหน้างานมองเห็นการใช้งานได้ แม้ว่าจะปรับปรุงความแม่นยำแล้วก็ตาม Gerlich (2025) พบว่าการใช้ AI บ่อยครั้งสามารถลดการคิดอย่างมีวิจารณญาณผ่านการขจัดภาระทางการรับรู้ เมื่อไม่ได้รับการจัดการ AI จึงทำให้เกิดความเสี่ยงสองประการทั้งในการใช้งานน้อยเกินไปและการพึ่งพามากเกินไป
สำหรับองค์กรการลงทุน บทเรียนจึงมีโครงสร้าง: ประโยชน์ของ AI ไม่ได้เกิดขึ้นกับบุคคล แต่จะสะสมให้กับกระบวนการลงทุน บริษัทชั้นนำได้ฝัง AI โดยตรงลงในเทมเพลตการวิจัยที่ได้มาตรฐาน แดชบอร์ดการตรวจสอบ และขั้นตอนการทำงานด้านความเสี่ยง การกำกับดูแล การตรวจสอบความถูกต้อง และการจัดทำเอกสารมีความสำคัญมากกว่าอำนาจการวิเคราะห์แบบดิบๆ มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้บังคับบัญชานำการกำกับดูแลที่เปิดใช้งาน AI มาใช้ด้วยตนเอง (รายงาน State of SupTech, 2025)
ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ แนวคิดดั้งเดิมของ “นักวิเคราะห์ระดับดารา” ก็อ่อนแอลงเช่นกัน การทำซ้ำ การตรวจสอบได้ และการเรียนรู้จากสถาบันอาจกลายเป็นแหล่งที่มาที่แท้จริงของความสำเร็จในการลงทุนที่ยั่งยืน สภาพแวดล้อมดังกล่าวจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงวิธีการออกแบบกระบวนการลงทุนอย่างชัดเจน หลังวิกฤตการเงินโลก (GFC) กระบวนการลงทุนได้รับมาตรฐานส่วนใหญ่โดยเน้นที่การปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นหลัก
อย่างไรก็ตาม สภาพแวดล้อมที่เกิดขึ้นใหม่นั้น จำเป็นต้องมีการปรับปรุงกระบวนการลงทุนเพื่อคุณภาพการตัดสินใจ การเปลี่ยนแปลงนี้มีความสำคัญในขอบเขตและยากต่อการบรรลุผล เนื่องจากขึ้นอยู่กับการจัดการการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมส่วนบุคคลในฐานะที่เป็นรากฐานของความสามารถในการปรับตัวขององค์กร นี่คือสิ่งที่อุตสาหกรรมการลงทุนมักพยายามหลีกเลี่ยงด้วยการสร้างมาตรฐานและระบบอัตโนมัติที่ไม่มีตัวตน และตอนนี้กำลังพยายามอีกครั้งผ่านการบูรณาการ AI โดยกำหนดลักษณะความท้าทายทางพฤติกรรมให้ผิดว่าเป็นความท้าทายทางเทคโนโลยี
เหตุใดข้อจำกัดของ AI จึงกำหนดว่าใครเป็นผู้เก็บคุณค่า
หัวข้อที่สามมุ่งเน้นไปที่ข้อจำกัดของ AI แทนที่จะมองว่าเป็นเพียงการแข่งขันทางเทคโนโลยีเท่านั้น ในด้านกายภาพ ข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐานเริ่มมีผลผูกพัน การวิจัยเน้นย้ำว่าความจุของศูนย์ข้อมูลของสหรัฐฯ ที่ประกาศไว้เพียงส่วนเล็กๆ นั้นจริง ๆ แล้วอยู่ระหว่างการก่อสร้าง โดยมีไทม์ไลน์การเข้าถึงโครงข่าย การผลิตไฟฟ้า และการส่งผ่านข้อมูลเป็นหน่วยปี ไม่ใช่ไตรมาส (JPMorgan, 2025)
แบบจำลองทางเศรษฐกิจช่วยเสริมว่าเหตุใดจึงมีความสำคัญ Restrepo (2025) แสดงให้เห็นว่าในระบบเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ผลลัพธ์จะกลายเป็นเส้นตรงในการประมวลผล ไม่ใช่แรงงาน ผลตอบแทนทางเศรษฐกิจจึงเกิดขึ้นกับเจ้าของชิป ศูนย์ข้อมูล และพลังงาน การจัดวางโครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์ ชิป ศูนย์ข้อมูล พลังงาน และแพลตฟอร์มที่จัดการการจัดสรร เป็นปัจจัยควบคุมในการเก็บมูลค่าเมื่อแรงงานถูกกำจัดออกจากสมการเพื่อการเติบโต
ข้อจำกัดทางสถาบันยังต้องการความสนใจอย่างใกล้ชิดอีกด้วย หน่วยงานกำกับดูแลกำลังขยายขีดความสามารถ AI ของตนอย่างมาก เพิ่มความคาดหวังสำหรับคำอธิบาย การตรวจสอบย้อนกลับ และการควบคุมในการใช้ AI ของอุตสาหกรรมการลงทุน (State of SupTech Report, 2025)
ในที่สุด ข้อจำกัดทางปัญญาก็มีมากขึ้น เมื่องานวิจัยที่สร้างโดย AI มีการแพร่กระจาย ฉันทามติจึงเกิดขึ้นเร็วขึ้น Chu และ Evans (2021) เตือนว่าระบบอัลกอริธึมมีแนวโน้มที่จะเสริมกระบวนทัศน์ที่โดดเด่น และเพิ่มความเสี่ยงที่สติปัญญาจะซบเซา เมื่อทุกคนปรับข้อมูลและแบบจำลองที่คล้ายคลึงกัน ความแตกต่างก็จะหายไป
สำหรับนักลงทุนมืออาชีพ การใช้ AI อย่างกว้างขวางจะยกระดับคุณค่าของการตัดสินที่เป็นอิสระและความหลากหลายของกระบวนการโดยทำให้ทั้งสองสิ่งหายากมากขึ้น
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการลงทุน
บทบาทที่เพิ่มขึ้นของ AI ในการสร้างขั้นตอนการลงทุนอัตโนมัติทำให้ชัดเจนถึงสิ่งที่ไม่สามารถลบออกได้: ความไม่แน่นอน การตัดสิน และความรับผิดชอบ บริษัทที่ออกแบบองค์กรของตนโดยคำนึงถึงความเป็นจริงมีแนวโน้มที่จะยังคงประสบความสำเร็จในทศวรรษหน้า
เมื่อนำมารวมกัน หลักฐานแสดงให้เห็นว่า AI จะทำหน้าที่เป็นตัวสร้างความแตกต่างมากกว่าการยกระดับที่เป็นสากล โดยขยายช่องว่างระหว่างบริษัทที่ออกแบบความน่าเชื่อถือ การกำกับดูแล และข้อจำกัด กับบริษัทที่ไม่ได้รับการออกแบบ
ในระดับลึก การวิจัยชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงทางปรัชญา คุณค่าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของ AI อาจอยู่ที่การทำนายน้อยกว่าการไตร่ตรอง เช่น การคาดเดาที่ท้าทาย การแสดงความขัดแย้ง และการบังคับให้ตั้งคำถามที่ดีกว่าเพียงแค่ให้คำตอบที่เร็วขึ้น
อ้างอิง
คำแนะนำ Almog, D. AI และรูปภาพที่ไม่ใช่เครื่องมือ ข้อกังวลเอกสารการทำงานเบื้องต้นKellogg Faculty of Administration Northwestern College, เมษายน 2025
ดิ คาสตรี เอส และคณะ รายงานสถานะของ SupTech ปี 2025 ธันวาคม 2025
Chu, J และ J. Evans, ชะลอความก้าวหน้าทางบัญญัติในสาขาวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่ พนสตุลาคม 2564
Gerlich, M., เครื่องมือ AI ในสังคม: ผลกระทบต่อการถ่ายข้อมูลทางปัญญาและอนาคตของการคิดเชิงวิพากษ์, ศูนย์การมองการณ์ไกลองค์กรเชิงกลยุทธ์และความยั่งยืน2025
เฮนดริกเอ็กซ์ และคณะ D, คำจำกัดความของ AGI, https://arxiv.org/pdf/2510.18212ตุลาคม 2568
Kalai, A, et al., เหตุใดโมเดลภาษาจึงเกิดอาการประสาทหลอน, OpenAI2025, arXiv:2509.04664, 2025
Mahadevan, S. โมเดลเชิงสาเหตุขนาดใหญ่จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ อะโดบีวิจัย, https://arxiv.org/abs/2512.07796ธันวาคม 2568
Patel, J., โมเดลการใช้เหตุผล Ace การสอบ CFA, มหาวิทยาลัยโคลัมเบีย, ธันวาคม 2568
Restrepo, P. เราจะไม่พลาด: งานและการเติบโตในยุคของ AGI บท NBERกรกฎาคม 2568
UC Berkeley, Intesa Sanpaolo, Stanford, IBM Analysis, การวัดตัวแทนในการผลิต, , https://arxiv.org/pdf/2512.04123ธันวาคม 2568
