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投资:人工智能只是一种辅助手段

2018-05-08 07:28:00 上海证券报 

  个体理性是一回事,市场作为整体是否理性则是另一回事。当市场整体波幅增大,市场的风险也在放大。所以,人工智能可能会给市场带来意外的风险,并非如我们所想象的那么乐观。如何管理这种新的风险,是未来面临的很大难题。

  当下什么最火?人工智能恐怕是其中之一。阿尔法狗的厉害让世人看到了机器的魔力,都说人脑复杂,不可复制,但在超级大脑的对弈中,人脑还是会败给机器。这就让经济学家很为难了。早期的经济学说认为,我们每个人都是很理性的,能面对复杂环境精确地计算,从而做出对自己最有利的选择。“看不见的手”的有效就是基于这个前提。市场的有效性,其实就是每个人选择行为的有效性。只要每个人都可本能地做出理性经济人的决策,那么市场加总的结果必然是有效的。即便芸芸众生中有少数人会犯错,或者说每个人在某些时段会犯错,都不妨碍一般情况下大多数人的理性行为。只要大多数人的行为是理性的,那么市场的有效就有了保障。

  经济学家往往忽略或者轻视了市场有效背后的理性要求。尽管在日常的分析中,理性经济人或理性预期被当成一个理所当然的前提设定好,但至少对很多研究者来说,充分理性有多重要,恐怕并不知晓。实际上,行为金融学的出现就是挑明了这层关系。从行为金融学的视角看,假如人们通常都是有限理性的,其日常行为充满了情绪化,那么市场有效性的前提无法保证,有效性自然就难以保证了。于是人们想当然地认为,假定行为金融学家的说法是对的,只要我们能找到充分理性的决策主体,让这个决策主体来替代现实的情绪化的人,是不是市场的有效性就可以得到强化呢?基于这种憧憬,人工智能技术进入了经济学家的法眼。经济学家们似乎找到了救星。只要在金融市场上让人工智能来辅助决策,就可以大大提高决策主体的理性程度,从而有限理性这个前提得到矫正,市场有效性也就不会成为被质疑的对象了。

  人工智能的理性是有保障的。这是因为整个人工智能的设计都是依据精确的科学计算,从大数据到概率分布,到决策模型,人工智能所展现出来的行为就是标准的理性决策所应该有的理性行为。人工智能不会情绪化,而会严格依据所得到的数据信息理性判断,这就可以避免人们常常困扰的情绪化难题。人工智能也不会带有情感,从而只计算成本收益,不考虑非货币因素。可以想象,假如市场上的交易主体都是按照人工智能来进行买卖决策,通常行为金融学家所指责的各种认知偏见就不会存在。正常的行为自然会导致正常的交易结果。那么,按照有效市场假说,在人工智能主导下的交易行为应该只能获取市场的平均收益,不会超越市场。可问题又来了,既然人工智能无法获得超额收益,对普通投资者而言,岂不是购买指数基金,就能获得同样的效果?如果被动投资和人工智能的作用一样,那么引进人工智能又有什么特殊意义呢?

  更为重要的问题在于,作为个体的人工智能决策看似理性,但从整体上看就未必了。假定市场上一个负面消息导致价格预期下降,人工智能根据这一消息判断趋势,就会做出卖出的信号。问题在于,每个人工智能决策主体都会做出同样理性的决策,从而在同一时点上或者近似的时点上,大量的卖出决策会被做出来,市场价格就会加速下跌。反过来,当利好信息出现后,每个人工智能主体都会做出买入决策,从而加速证券价格上涨。这就意味着更为理性的人工智能决策主体可能会导致市场更大程度的波动!这就类似于博弈论中的囚徒困境。在金融市场上,当大多数人都在同一时间判断出某种趋势,做出类似决策,必然会加剧价格波动。实际上,量化交易模型的普及也会带来类似的结果。所以说,个体理性是一回事,市场作为整体是否理性则是另一回事。当市场整体波幅增大,市场的风险也在放大。可见,人工智能对市场的影响,并非如我们所想象的那么乐观。

  人脑之所以无法像机器那么精密计算,就在于内在结构过于复杂,这种复杂的结果是人类长期面对不确定的环境演化出来的,是一种适应性最强的结构。这种结果容易犯错误,容易出现情绪化,容易被情感所主导,但也恰恰是这些非理性的因素的存在,提高了人类作为整体的生存概率。人工智能应对风险决策,却无法面对不确定性。除非人工智能被设计出某种类似人脑的进化机制,可以面对不确定的环境做出演化的决策。而一旦人工智能真的走到这一天,接近了人脑,那么人脑会犯的错误,人工智能同样也会犯。犯错的概率是与决策复杂性相关的,决策越复杂,犯错的概率就越高。人脑中的直觉是人类认知系统中应对不确定环境的高级反应,一些人把直觉看作低级判断或者决策,这恰恰违背了人类演化的基本原则。

  我们无法指望人工智能会改变市场的有效性,相反,我们担心人工智能可能会给市场带来的意外的风险。当然,对于想在市场上投资决策的投资者来说,自身的认知局限是显而易见的,这个时候依赖人工智能技术至少可以从个体上降低犯错的概率。不过,对监管部门而言,人工智能、量化交易模型等技术的普及,可能会加剧市场波动。如何管理这种新的风险,是未来面临的很大难题。

  (作者系中国人民大学经济学院教授)

(责任编辑:赵艳萍 HF094)
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