AI趋势－AI会重蹈达康泡沫吗？

今年7月AI研究重镇美国麻省理工学院发表一篇「当前AI情况」，该团队调查了300家导入生成式AI的机构，总共投入300多亿美元，但有9成5的机构没有获得具体成果，只有5％的机构在营收上有获得回报。消息传出后，许多人开始担忧AI是否已经过热？是否会重现之前的达康泡沫。

这不是麻省理工学院第一次对AI的发展提出示警，该校教授Gary Gensle就曾多次阐述AI对金融市场将带来的风险。其主要论点是愈来愈多投资人使用AI作为投资决策工具，并且许多演算法使用相同的模式来训练，将造成大家同步买或同步卖的「羊群效应」。再加上目前高频交易的盛行，任何风声草动都将触发鉅额的交易，推升市场「闪崩」的风险。美国前财长叶伦、IMF与金融稳定委员会（FSB）都曾提出类的示警。

更值得重视的是，亚马逊、微软与Google等几家科技大厂更是AI风险放大器。因为一般金融机构不会自己开发AI运用技术，而是仰赖几家寡占地位的科技大厂。如果大多数金融机构使用相同或相似的基础模型时，那么受AI偏见的衝击将更巨大，对供应商依赖的风险也愈大。

也就是说，这些科技大厂为金融业提供便捷的AI服务，加速了AI技术渗透到金融业，但也使得AI的风险扩大到系统层面，甚至对金融稳定性造成影响。

目前AI概念股的本益比与当年达康概念股的本益比低很多，例如当年雅虎、亚马逊与美国线上的本易比都超过一、两百倍，但目前辉达、微软大概只有40倍。但衡量股市是否过热的巴菲特指数（股市总市值与GDP的比值），目前大约225％，但达康泡沫最高时只有约150％。也就是说，与其说是AI概念股过热，不如说是股市过热。现在比较令人担心的是，愈来愈多人用AI决策来执行高频交易，可能加剧市场波动，特别是在股市过热的情况下。

因为AI驱动的演算法能够在毫秒内执行交易，对市场变化的反应速度比人类更快。这种速度会在市场不确定或多个算法对相似信号作出反应时，导致价格的突然剧烈变化。同时AI又广泛用于实时分析新闻和社交媒体情绪，并基于正面或负面消息迅速做出交易决策。

尤其是在情绪出现剧烈变动时，AI会快速反应并放大市场情绪。特别是当多个AI算法基于相似的信号或数据集进行交易时，可能会产生反馈循环，加强市场的上涨或下跌趋势。这种行为会形成自我实现的模式，进而加剧价格波动。

基本上，一个稳健的市场应该同时存在有人看多，有人看空；有人买进，有人卖出。但由于使用AI作为投资决策工具时，许多演算法使用相同的模式来训练，造成大家同步买同步卖，加速追高杀低。这也是为什么Gary Gensler警告说：「如果大型科技公司垄断金融领域的人工智慧开发和应用，人工智慧可能会破坏全球金融市场的稳定」。

此外AI服务产业有大者恒大的倾向，很自然会成为由少数大型供应商主导的寡头垄断市场结构。若是金融监理机关与金融机构也依赖相同的AI引擎进行分析与做决策，届时恐将因彼此的观点相同，而出现监理的盲点。