AI趨勢－AI會重蹈達康泡沫嗎？

今年7月AI研究重鎮美國麻省理工學院發表一篇「當前AI情況」，該團隊調查了300家導入生成式AI的機構，總共投入300多億美元，但有9成5的機構沒有獲得具體成果，只有5％的機構在營收上有獲得回報。消息傳出後，許多人開始擔憂AI是否已經過熱？是否會重現之前的達康泡沫。

這不是麻省理工學院第一次對AI的發展提出示警，該校教授Gary Gensle就曾多次闡述AI對金融市場將帶來的風險。其主要論點是愈來愈多投資人使用AI作為投資決策工具，並且許多演算法使用相同的模式來訓練，將造成大家同步買或同步賣的「羊群效應」。再加上目前高頻交易的盛行，任何風聲草動都將觸發鉅額的交易，推升市場「閃崩」的風險。美國前財長葉倫、IMF與金融穩定委員會（FSB）都曾提出類的示警。

更值得重視的是，亞馬遜、微軟與Google等幾家科技大廠更是AI風險放大器。因為一般金融機構不會自己開發AI運用技術，而是仰賴幾家寡占地位的科技大廠。如果大多數金融機構使用相同或相似的基礎模型時，那麼受AI偏見的衝擊將更巨大，對供應商依賴的風險也愈大。

也就是說，這些科技大廠為金融業提供便捷的AI服務，加速了AI技術滲透到金融業，但也使得AI的風險擴大到系統層面，甚至對金融穩定性造成影響。

目前AI概念股的本益比與當年達康概念股的本益比低很多，例如當年雅虎、亞馬遜與美國線上的本易比都超過一、兩百倍，但目前輝達、微軟大概只有40倍。但衡量股市是否過熱的巴菲特指數（股市總市值與GDP的比值），目前大約225％，但達康泡沫最高時只有約150％。也就是說，與其說是AI概念股過熱，不如說是股市過熱。現在比較令人擔心的是，愈來愈多人用AI決策來執行高頻交易，可能加劇市場波動，特別是在股市過熱的情況下。

因為AI驅動的演算法能夠在毫秒內執行交易，對市場變化的反應速度比人類更快。這種速度會在市場不確定或多個算法對相似信號作出反應時，導致價格的突然劇烈變化。同時AI又廣泛用於實時分析新聞和社交媒體情緒，並基於正面或負面消息迅速做出交易決策。

尤其是在情緒出現劇烈變動時，AI會快速反應並放大市場情緒。特別是當多個AI算法基於相似的信號或數據集進行交易時，可能會產生反饋循環，加強市場的上漲或下跌趨勢。這種行為會形成自我實現的模式，進而加劇價格波動。

基本上，一個穩健的市場應該同時存在有人看多，有人看空；有人買進，有人賣出。但由於使用AI作為投資決策工具時，許多演算法使用相同的模式來訓練，造成大家同步買同步賣，加速追高殺低。這也是為什麼Gary Gensler警告說：「如果大型科技公司壟斷金融領域的人工智慧開發和應用，人工智慧可能會破壞全球金融市場的穩定」。

此外AI服務產業有大者恆大的傾向，很自然會成為由少數大型供應商主導的寡頭壟斷市場結構。若是金融監理機關與金融機構也依賴相同的AI引擎進行分析與做決策，屆時恐將因彼此的觀點相同，而出現監理的盲點。