Bias posizionale nelle decisioni finanziarie: cosa rivela l’analisi meccanicistica di Qwen2.5

In pochi anni i Large Language Models (LLM) si sono affermati come uno strumento indispensabile per la finanza: aiutano a gestire portafogli, analizzare opportunità di investimento, valutare i rischi e garantire il rispetto delle normative. Se da un lato si sono imposti nel settore per la loro scala, rapidità ed efficienza, dall’altro nascondono un’insidia meno evidente ma rilevante: il bias posizionale.

Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati, mostrano una distorsione sistematica quando devono valutare elenchi di alternative: attribuiscono più peso alle prime voci dell’elenco, anche quando quelle successive sarebbero più corrette o utili. Il risultato? Decisioni alterate con conseguenze concrete sul business. Un modello che dà troppo peso agli asset nelle prime posizioni rischia di sbilanciare un portafoglio; uno che trascura quelli più in basso può perdere occasioni e compromettere le strategie di trading. Nei contesti di compliance e audit, queste distorsioni possono emergere come incoerenze, attirando l’attenzione dei regolatori e mettendo in discussione l’affidabilità del sistema.

Nella sua ricerca, Bhaskarjit Sarmah, insieme ai suoi colleghi, ha affrontato direttamente la sfida introducendo il primo benchmark finanziario per rilevare e misurare il bias posizionale negli LLM. Inoltre, il team ha applicato tecniche di interpretabilità meccanicistica, riuscendo a individuare i punti dell’architettura dei modelli Qwen2.5 (1.5B–14B) in cui questo bias si origina.

La ricerca dimostra che il bias posizionale non è un’anomalia occasionale, ma un fenomeno strutturale: si manifesta a tutte le scale, persiste anche nei modelli più grandi e complessi e resiste persino a prompt articolati. Per la finanza, questo significa che il rischio non può essere ignorato, ma va gestito con strumenti di valutazione e controllo specifici.