《仿生人会梦见电子羊吗？》的作者菲利普·K·迪克，曾提出过一个经典问题：是什么区分了人类和仿生人？如今，这个故事有了新的现实注脚——在资产管理领域，人工智能（AI）正在快速普及，甚至开始进入替代人类进行分析和投资决策的核心环节。AI在数据处理方面的能力，确实远超人类。但问题在于，金融市场并不总是遵循既有规律，它时常会冒出一些用历史数据根本无法解释的“黑天鹅”事件。于是，一个新的追问摆在了面前：“AI会梦见黑天鹅吗？”
“资产管理靠经验和直觉”的局面正在改变
英国对冲基金英仕曼集团（Man Group）正在开发自己的AI，命名为“AlphaGPT”。这款系统可以全天候不间断运行，高速处理海量金融数据，并持续生成投资思路，例如“招聘策略更高效的企业，业绩是否更好？”这类命题。
这套系统的运作方式颇具特色：一个AI智能体负责将看似毫不相关的因素组合起来，大量生成假说——据说几分钟内就能产生几十个，探索的广度远超人类能力范围。接着，另一个AI智能体负责编写代码，将这些假说转化为可执行的程序，进行快速测试。最后，第三个AI智能体介入，评估这些假说是否具备经济依据和逻辑合理性。
当然，目前这套机制仍需人类监督。不过，据透露，下一步将研究能否扩大自动监视的范围。随着生成式AI的发展，资产管理正从依赖专业投资者经验和直觉的传统模式，迈向AI主导的新时代。
另一个案例是对冲基金Numerai，它因摩根资产管理承诺最多投资5亿美元而备受关注。其运作模式独特：邀请全球各地数据科学家提交预测模型，然后比拼谁的模型表现更优。基金将这些模型综合运用，并以Token支付成果报酬。
生成式AI的普及，甚至开始模糊专业投资者与普通投资者之间的界限。如今，只需对AI下达指令，让它收集海量数据，它就能瞬间生成一段买卖代码。这意味着，即使缺乏丰富的金融理论和编程知识，个人也能轻松编写自己的交易程序。
还有更前沿的探索。例如，如何让AI学习资深基金经理的直觉和经验——也就是所谓的“隐性知识”。再比如，让多个AI智能体之间进行多方讨论，相互打磨投资想法，这就是多智能体（Multi-Agent）技术。AI应用的前沿领域，正在不断拓展。
当然，金融市场的复杂性在于，它不能仅用历史数据来解释。战争、大流行病、金融危机……这些“黑天鹅”事件，往往以超出过去经验的形式出现。当AI面对学习数据集中从未出现过的场景时，它会做出怎样的判断？这仍是一个未知数。
实际上，在美国，对AI自主交易带来的新风险，警惕性正在加强。今年6月下旬，美国民主党议员在向美国证券交易委员会（SEC）征求意见的信函中，表达了具体担忧。
其中之一，就是“从众行为”。如果多个AI使用相似的数据训练，针对相似的目标进行优化，那么当市场信号出现时，它们可能同步反应，从而加剧单向交易，提高市场波动性。
更令人担忧的是，如果AI在没有人工判断介入的情况下，在极短时间内自动执行大规模买卖，那么对市场的影响可能在瞬间迅速扩散，风险极大。
市场对虚假信息的反应同样令人忧虑。此前发生过一起事件：一张伪造的美国国防部（五角大楼）附近发生爆炸的图片在网络上疯传，导致金融市场一度出现波动。市场人士担心，恶意参与者可能利用AI对信息的自动反应机制来操纵市场，这种风险始终存在。
更棘手的是，AI技术本身还可能成为掩盖利益冲突和市场操纵等违规行为的工具。有研究表明，在虚拟市场的实验中，AI在追求利益最大化的过程中，竟然会选择近乎操纵行情的行为。也有观点指出，即便单个AI没有违规意图，多个AI在默认情况下，也可能在不知不觉中采取类似同谋的行动。
不过，硬币的另一面是，AI也被寄予厚望，认为它能成为风险管理的有力工具。例如，AI有望承担起识别人类难以察觉的异常情况的任务。
东京大学的和泉洁教授正在从事相关研究。他主持了两项关于危机应对的研究。一项是在模拟期权交易的虚拟市场中构建危机情境，探讨能否在这种虚拟环境中验证出有效的对冲策略，从而提升金融市场的稳定性。
另一项是“人工市场”（Artificial Market）。研究团队创建了大量代表不同市场参与者的AI智能体，构建出一个模拟真实金融市场的“数字孪生”（Digital Twin）。在这个虚拟市场中，他们可以人为制造市场崩盘等极端情景，然后追踪各个AI智能体的行为，模拟分析：市场崩溃可能由哪些因素引发？哪些风险因素叠加在一起最为危险？
对于未来是否还会发生市场流动性突然枯竭的“闪电崩盘”（Flash Crash），和泉教授的看法是：“答案既是肯定的，也是否定的”。他认为，AI在极短时间内可能形成一致性行动，从而放大价格波动，这种风险确实存在。但另一方面，也会有一些AI自动识别并修正价格偏离合理水平。最终市场是剧烈波动还是趋于稳定，将取决于这两股力量谁占上风。
至于金融危机本身能否提前预测，和泉教授认为同样并非易事。他说：“这跟预测地震有点像，也许能在危机迫近时发出预警，但要进行长期预测却非常困难。正因如此，利用人工市场开展事前模拟才显得尤为重要。”
那么，AI究竟是会放大金融危机，还是抑制金融危机？日本人工智能学会理事、SPARX Asset Management的水田孝信认为，两种可能性都存在。例如，在高频交易中，AI同样容易受到误导。但如果市场中的AI能形成更加多元化的决策机制，它们也可能发挥稳定市场的作用。
水田孝信特别提醒，更值得警惕的是“提示词注入”（Prompt Injection）问题。所谓提示词注入，就是恶意第三方通过篡改或劫持AI接收到的指令，对AI发起攻击，使其在用户毫不知情的情况下被操控，做出错误判断。
创新的陷阱
未来，围绕如何建立维护市场公平运行的“护栏”（Guardrails），相关讨论肯定会越来越热烈。
AI并不会意识到自己正在面对“黑天鹅事件”。它只是按照既定的目标函数，不断执行自己认为最合理的决策。然而，正是这些看似理性的个体行为累积起来，最终却可能导致整个市场出现意料之外的不稳定。这种风险，不能被排除。
早稻田大学名誉教授大村敬一指出，金融创新的发展史，既是一部不断提升市场效率和便利性的历史，也是一部不断孕育市场不稳定因素的历史。他说：“AI也是如此，它同样存在‘创新的陷阱’。因此，必须对具备安全机制的新技术进行有效管理。”他认为，在推动AI应用的同时，必须以同样的速度完善治理体系、伦理规范以及第三方监督机制。
迪克的小说追问的是“人类是什么”。在AI进入投资判断领域的金融市场，同样的问题也出现了。AI可以学习海量数据，既可以成为加剧危机的推手，也可以成为发现风险征兆的工具，或抑制危机扩散的装置。但说到底，人类仍然有责任去想象那些历史上从未出现过的“黑天鹅”事件，并提前为这种可能性做好准备。AI可能不会梦到“黑天鹅”。正因为如此，那个做梦的，必须是人类。
