第1个回答 2024-08-15
转一篇我的合伙人高老板关于 AI 投资的文章。
1 狂热的 AI 浪潮
近几年随着深度学习算法的出现，人工智能（AI）技术的热潮在全球各领域铺展开来。之前一些计算机处理起来非常困难的任务，依赖深度学习算法，得到了很好的解决。在很多特定数据集、特定任务中，计算机已经达到甚至超过了人类的水平。AlphaGo 在围棋上击败人类把这波浪潮推向了一个新的高峰，人们纷纷对于 AI 的发展无比乐观，似乎很快 AI 就要全面取代人类。
这狂热的一幕在 AI 历史上已经出现过几次，早在上世纪 60 年代，AI 刚刚被提出时，乐观的从业者就认为 AI 将很快在国际象棋和语言翻译中击败人类。90 年代深蓝在国际象棋中击败了人类，日前 AlphaGo 又拿下了更为复杂的围棋，但语言翻译到目前为止 AI 仍然与人类有较大差距。
现在 AI 的旋风又刮到了投资领域，AI 投资进入市场，颇有联合收割机进场割韭菜之势。AI 是否真的如此神奇？事实上目前以深度学习为代表的 AI 技术还有着非常大的局限性，AI 的一些核心问题仍未解决，AI 未来的路还很长。而投资任务的复杂性远远超出了目前 AI 能够很好处理的范围。现阶段说 AI 投资将要甚至已经击败了人类，有些言过其实了。
2 AI 擅长的任务
为什么棋类游戏最先被 AI 攻克？我们来看棋类游戏的特点：1、信息边界明确，状态有限；2、所有信息完全公开透明；3、游戏在有限步内结束，有明确的胜负判断标准。这几点造成了棋类游戏的的整个状态空间是有限确定的。以围棋为例，每个交叉点上无非就是黑子/白子/空三种状态，再加上整个局面轮黑棋或白棋先行，满打满算一共也就 3^361 × 2 种局面，之外的任何信息都对策略没有影响。就是一只猪，把每个局面最优着法记下来，也成了围棋之神。当然，以目前的技术列出围棋的全部局面是不可想象的，但是计算机相较于人的长处正是海量数据的存储与高速运算。因此计算机在棋类游戏中击败人类就不足为奇了。
再看投资领域，与围棋相比在上述几个特点上都显著的更为复杂。与围棋的全部信息都在棋盘之中相比，对于投资你很难预先确定整个问题的信息边界。这对于现阶段的 AI 已经构成了天大的挑战。现在的 AI 从技术以及形态上显然无法像人类一样主动去现实世界探索信息，那么如果让 AI 去投资，整个系统的输入是什么？哪些信息是相关的哪些信息是无关的？对于投资这种开放性问题，大千世界的任何信息都有可能会对决策产生影响，信息量巨大而信噪比极低。AI 不可能获取到一切有可能有意义的信息，从目前常见的做法来看，除了各类报表数据，无非就是接入互联网，从新闻以及舆论中挖掘一些有意义的信息。但这远非投资需要了解的全部，反而引入了大量的垃圾噪音。
3 深度学习算法的局限
目前取得重大进展的以深度学习为代表的 AI 技术，本质上还是基于数据的统计，是一种高维空间的模式识别。这使得 AI 无法“理解”任务内容，在 AI 看来所有的任务都是寻找 f 使得 f(X) -> Y 的过程。这样AI的效果将极其依赖于给定的输入 X 与输出 Y。前面两节已经提到，在投资任务中，输入 X 中包含了大量的垃圾信息，又将很多真正有意义的信息排除在外；输出 Y 又不易准确量化评价。对于人类来说，存在大量的领域背景知识，可以轻松的滤掉“显而易见”的无用或错误信息。但是现阶段技术下，这种领域背景知识很难迁移到 AI 中。AI 将对所有信息一视同仁，努力在其中发现模式，而这种模式将完全不同于人类的思维和理解方式，对于人类来说几乎是一个黑箱。这等于 AI 放弃了人类文明千百年来的持续积淀，仅通过目前人类给他划定的一部分信息，采用不同于人类的方式自学成才。对于围棋来说，棋盘上的信息是完全的，人类的所有领域知识积累都可以从棋盘上推演得到，人类的知识显得“多余”了。但对于投资来说，涉及的信息无法穷尽，此时放弃人类知识就是非常危险的。那些人类闭着眼都不会踩到、甚至根本无法意识到其存在的坑，都很可能就会让 AI 阴沟里翻船。更何况现在的 AI 对于针对性构建的恶意样本还非常脆弱，一旦被人恶意利用，后果不堪设想。
4 AI 投资路在何方
目前 AI 在投资上也并非无用武之地。尽管整个投资任务对于 AI 来说过于宽泛复杂了，但 AI 在一些特定的具体领域任务上足以与人类媲美，已经证明了其巨大价值。AI 的长处在于大量繁杂数据的高速处理，而人类的长处在于化繁为简，达到更高的抽象层次。人类和机器具备各自独特的优势而又能够有效互补。对于投资来说，AI 可以作为工具，帮助人类去高效的完成一些特定环节。我们仍然应当以人类投资的成功经验为基础，在其中一些特定环节上由 AI 替代人类高效完成。目前我们关注研究的重点不应当是 AI 如何替代人类做投资，而是如何作为工具帮助人类更高效更好的进行投资。将 AI 引入投资领域的商业本质仍然是效率的优化，是时间、成本、质量之间的平衡。AI 的引入能够大幅降低低端人力成本，提高企业投资业务处理能力，从而获得更高的边际效益。作为专业投资者应当拥抱这种变革，但不应对 AI 有不切实际的期望，更不应当把 AI 作为噱头，勉强蹭热度。只有深入的理解 AI 技术，才能了解 AI 的优势与局限，让 AI 为投资发挥其最大的效能。
（全文完）
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