ABD Ulusal Ekonomik Araştırma Bürosu (NBER), yapay zekanın bireysel finansal karar alma üzerindeki etkisini ölçen yeni bir çalışma yayımladı. Araştırmacılar, temsili bir örneklemden katılımcılara büyük dil modeli (LLM) tabanlı yapay zekadan harcama ve yatırım tavsiyesi istemeleri için istem yazdırdı; ardından bu tavsiyelerin gerçekçi varlık ve emek piyasası koşullarında ömür boyu izlenmesinin etkilerini simüle etti. GPT-5.2 üzerinde uygulanan yöntem, yapay zekanın önerilerinin katılımcıları yaşam döngüsü teorisine (bireyin gelir ve harcama profiline uygun uzun vadeli optimal tasarruf ve yatırım modeli) daha yakın bir noktaya taşıdığını gösterdi. Somut bulgular üç başlıkta öne çıkıyor: çeşitlendirilmiş hisse senedi fonlarına katılımın artması, yaş ilerledikçe hisse senedi ağırlığının azalması ve daha büyük tasarruf tamponları oluşturulması. Araştırma ayrıca cinsiyete, önceki yapay zeka deneyimine ve finansal okuryazarlık düzeyine göre tavsiyelerin sistematik biçimde farklılaştığını saptadı. Cinsiyet farkının üçte ikisi, kadın ve erkeklerin farklı istemler yazmasından kaynaklanırken üçte biri, aynı istemde yalnızca cinsiyet bilgisi değiştirildiğinde modelin farklı yanıt üretmesinden ileri geliyor.