生成式人工智能還遠沒有做好讓投資者迎來黃金時代的準備。
1987年10月19日“黑色星期一” 過去幾天后，在《財富》雜志(Fortune)擔任科技記者的我被編委會叫去解釋一下股市暴跌22%的原因。當時還年輕的我得向年事已高的編輯們（其中幾個人仍在用煙斗抽煙）詳細說明程序化交易是什么，以及它是如何導致市場崩潰的。
我的朋友、當時在德崇證券(Drexel Burnham Lambert)期權部工作的小喬治·費羅斯(George Fellows Jr.)曾向我描述過，程序化交易需要用計算機算法買入或賣出一籃子股票，有時還會對某個指數進行套利。我向編輯們轉述了這一概念，他們聽了以后紛紛搖著頭表示難以置信。
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華爾街和技術之間的關系漫長、深厚又令人不安。那時的電腦其實就是算盤，但還是把市場推到了懸崖邊上。事實上，20世紀80年代處理能力的提高和90年代末互聯網的消費化等重大技術飛躍，似乎預示著股市的繁榮和蕭條，比如1987年股災和90年代的互聯網泡沫，離我們更近的例子包括較小規模的閃電崩盤（2010年5月和2013年4月）和高頻交易故障等。
人工智能時代到來后，我們很可能會看到更多或大或小的華爾街風暴。英偉達(NVDA)的大漲以及最近市場因一張顯示五角大樓附近發生火災的人工智能生成的假照片而短暫下跌可能只是一次性事件，但也可能是一個預兆。
我們該如何看待人工智能？我的同事蘭德爾·福賽斯(Randall Forsyth)最近撰文分析了它對經濟的影響，當然，我們還可以從投資的角度來看人工智能，不僅是英偉達，還有微軟(MSFT)、谷歌母公司Alphabet (GOOGL)和Marvell Technology (MRVL)，如果你有投資途徑的話，也可以考慮ChatGPT母公司OpenAI或Anthropic等私人公司。
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一些投資者對人工智能持懷疑態度，這是可以理解的。過去十年，硅谷創造了加密貨幣、NFT、虛擬現實和擴展現實、元宇宙以及一些沒什么價值的應用程序，比如跟蹤你的狗的體重的應用程序。人工智能真能超越那些不太可靠的創新嗎？許多資深科技高管和投資者——比如投資公司銀湖(Silver Lake)和BayPine的聯合創始人戴夫·魯克斯(Dave Roux)——都認為可以。
魯克斯說：“人工智能也許不能和火或電的發明相提并論，但它可能比個人電腦和手機更重要，或者和它們一樣重要，想想這些技術如何改變了世界。”
和個人電腦與手機一樣，人工智能可以改寫幾乎所有行業的運作方式——包括投資。雖然我們現在還處于人工智能的早期階段，但我決定探究一下人工智能會如何改變散戶和機構投資者。
Bitwise Asset Management首席投資官、Equbot【基于人工智能的投資平臺，旗下管理AI Powered Equity ETF (AIEQ)】董事會成員馬特·霍根(Matt Hougan)認為，人工智能是“資源最豐富的機構和資源最貧乏的散戶之間信息優勢長期扁平化的一部分，這種趨勢已經持續了幾十年。”也就是說，人工智能可以為散戶提供迄今為止只有Renaissance Technologies和D.E. Shaw等量化對沖基金才能獲得的工具。理論上聽起來不錯，但實際上，“我們”和“他們”之間的鴻溝非常寬，而且人工智能還有很長的路要走。
一家大型量化投資公司的前首席風險官說：“我很難判斷人工智能會如何改變投資。”他稱，人工智能不一定值得信任，此外，“成功的量化分析師不僅依賴智能算法，還依賴極其高效的市場執行，人工智能可能幫不上忙”。第三，他說：“人工智能需要以一種可用的方式進行打包，你不能只是告訴AI：‘帶著X美元的資金進入市場，然后賺錢。’需要有某種平臺或結構，這個平臺能否以合理的價格提供給散戶？”
這是個好問題。
牛津大學人工智能專家尼克·博斯特羅姆(Nick Bostrom)認為，人工智能對于需要消化大量文本的投資者來說將是一個福音，“無論是半秒鐘就能讀完的年報，還是閱讀人們在社交媒體上的言論。”但博斯特羅姆對一些人所說的人工智能的優勢持懷疑態度，他說：“人工智能能否比人類專家更好地預測某個特定國家是否會發生政變，或者一家大型石油公司是否會被征用？我目前還不知道這方面的任何數據。”
盡管如此，銀行和券商已經開始行動了，它們在這一過程中分成了兩個陣營。據彭博社報道，包括美銀、花旗、高盛和摩根大通在內的許多銀行都禁止在工作中使用ChatGPT，想想三星工程師使用ChatGPT導致源代碼泄露這件事，可以理解這些銀行為什么禁用ChatGPT。
然而其他銀行——在某些情況下，同一機構的不同部門——正在謹慎地試驗人工智能。這一陣營包括高盛和摩根大通，前者正在利用人工智能幫助開發人員編寫代碼，后者正在利用人工智能探測美聯儲聲明和演講中的交易信號。
貝萊德成立了貝萊德人工智能實驗室(BlackRock AI Labs)，（“在貝萊德，我們相信人工智能可以有效改善財務狀況”），該公司擁有一批優秀的科學家，盡管目前還不清楚他們在做什么。一位知情人士稱，有關貝萊德人工智能實驗室的消息很快會披露。
摩根士丹利可能是在人工智能領域走得最遠的公司。摩根士丹利財富管理(Morgan Stanley Wealth Management)董事總經理大衛·吳(David Wu)稱，大約一年半前，摩根士丹利的一個團隊與OpenAI見了面，現在，公司的財務顧問正在接受培訓，學習使用基于GPT4的一款內部工具，員工可以通過該工具與公司所有數據和研究進行“實時聊天”。
吳說：“幾個月前，如果你問你的理財顧問：‘你怎么看蘋果公司？’，顧問們可能得通過一個研究門戶網站查找最新報告，通常他們會說：‘我晚點打給你’。我們正在構建一個聊天界面，理財顧問可以實時詢問我們對蘋果的最新看法，然后讓機器瀏覽我們的整個內部內容語料庫，并在兩秒鐘內合成一個答案。”
這是一種福報還是詛咒？
接下來我們來看繞過券商直接使用ChatGPT進行投資會發生什么。目前知名度最高的生成式人工智能平臺ChatGPT于2022年11月30日（這一天可媲美1995年8月9日Netscape 上市，開啟了消費互聯網時代）上線，值得注意的是，它不包括2021年9月之后的數據，所以如果你問ChatGPT是否對公眾開放，它基本上會說不。此外，ChatGPT不會給你投資建議，如果你問它該買什么股票，它會滔滔不絕地說一些很空洞的話：
“作為人工智能語言模型，我無法提供個性化的金融建議或推薦具體股票。決定買哪些股票涉及各種因素，比如你的財務目標、風險承受能力、投資范圍和個人研究。較為常見的建議是，在做出任何投資決定之前，咨詢理財顧問或自己做詳盡的研究。”
不過，ChatGPT可以回答有關貨幣的時間價值、或股票和債券有什么不同之處等問題。當然，還有其他生成式人工智能網站非常歡迎你使用它們的算法來獲取建議。
為了更好地了解這個問題，我請教了兩位擁有豐富經驗的華爾街人士——沃頓商學院的杰里米·西格爾(Jeremy Siegel)和普林斯頓大學的伯頓·馬爾基爾(Burton Malkiel)。他們兩人加起來有大約120年的市場經驗，屬于認為“太陽底下無新事”的陣營。
首先我問西格爾教授：未來人工智能可以幫我們選股、然后我們放心去海灘就行了嗎？不能。西格爾說：“別忘了人工智能是做什么的。ChatGPT掃描的是所有已經寫出來的內容，我看不出這對選股有什么幫助。我認為人工智能有巨大的可能性，但不認為它在選股方面有巨大的可能性。”
馬爾基爾教授在回答這個問題時說：“我認為，如果我是一名證券分析師，在人工智能的幫助下，我可以比以前做得更好，這一點毫無疑問，但這絲毫不會改變我的觀點，即個人投資者不應該選股。人工智能最多能讓市場價格更好地反映所有信息，但矛盾的一點是，當每個人的業績都變得更好時，挑選個股將變得比以前更難。”
看來選股對人工智能來說也是一件很難的事。自2017年10月18日推出以來，上文提到的AI Powered Equity ETF (AIEQ)上漲了16.1%，而標普500指數在此期間上漲了63.9%。此外，最近ChatGPT因為被“一磅羽毛和五磅鉛哪個更重？”這個問題搞糊涂了而遭到群嘲（它說二者一樣重。)
兩天后，我問了ChatGPT同樣的問題，得到的答案是：“五磅鉛比一磅羽毛重。雖然這兩件物品都以磅為單位，但五磅的重量比一磅大，因此，就重量而言，五磅鉛比一磅羽毛重。”
總而言之，ChatGPT和其他生成式人工智能還遠沒有做好讓投資者迎來黃金時代的準備，但是再想想看：今晚你會爬上床去睡覺，當你睡著時，ChatGPT還在繼續工作，變得越來越好。
文 | 安迪·瑟沃(Andy Serwer)
編輯 | 郭力群
版權聲明：
《巴倫周刊》(barronschina)原創文章，未經許可，不得轉載。英文版見2023年6月5日報道“AI Is Going to Change Investing. Here’s How It Could Play Out.”。
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