個體理性是一回事，市場作為整體是否理性則是另一回事。當市場整體波幅增大，市場的風險也在放大。所以，人工智能可能會給市場帶來意外的風險，并非如我們所想象的那么樂觀。如何管理這種新的風險，是未來面臨的很大難題。

　　當下什么最火？人工智能恐怕是其中之一。阿爾法狗的厲害讓世人看到了機器的魔力，都說人腦復雜，不可復制，但在超級大腦的對弈中，人腦還是會敗給機器。這就讓經濟學家很為難了。早期的經濟學說認為，我們每個人都是很理性的，能面對復雜環境精確地計算，從而做出對自己最有利的選擇?！翱床灰姷氖帧钡挠行Ь褪腔谶@個前提。市場的有效性，其實就是每個人選擇行為的有效性。只要每個人都可本能地做出理性經濟人的決策，那么市場加總的結果必然是有效的。即便蕓蕓眾生中有少數人會犯錯，或者說每個人在某些時段會犯錯，都不妨礙一般情況下大多數人的理性行為。只要大多數人的行為是理性的，那么市場的有效就有了保障。

　　經濟學家往往忽略或者輕視了市場有效背后的理性要求。盡管在日常的分析中，理性經濟人或理性預期被當成一個理所當然的前提設定好，但至少對很多研究者來說，充分理性有多重要，恐怕并不知曉。實際上，行為金融學的出現就是挑明了這層關系。從行為金融學的視角看，假如人們通常都是有限理性的，其日常行為充滿了情緒化，那么市場有效性的前提無法保證，有效性自然就難以保證了。于是人們想當然地認為，假定行為金融學家的說法是對的，只要我們能找到充分理性的決策主體，讓這個決策主體來替代現實的情緒化的人，是不是市場的有效性就可以得到強化呢？基于這種憧憬，人工智能技術進入了經濟學家的法眼。經濟學家們似乎找到了救星。只要在金融市場上讓人工智能來輔助決策，就可以大大提高決策主體的理性程度，從而有限理性這個前提得到矯正，市場有效性也就不會成為被質疑的對象了。

　　人工智能的理性是有保障的。這是因為整個人工智能的設計都是依據精確的科學計算，從大數據到概率分布，到決策模型，人工智能所展現出來的行為就是標準的理性決策所應該有的理性行為。人工智能不會情緒化，而會嚴格依據所得到的數據信息理性判斷，這就可以避免人們常常困擾的情緒化難題。人工智能也不會帶有情感，從而只計算成本收益，不考慮非貨幣因素?？梢韵胂?，假如市場上的交易主體都是按照人工智能來進行買賣決策，通常行為金融學家所指責的各種認知偏見就不會存在。正常的行為自然會導致正常的交易結果。那么，按照有效市場假說，在人工智能主導下的交易行為應該只能獲取市場的平均收益，不會超越市場?？蓡栴}又來了，既然人工智能無法獲得超額收益，對普通投資者而言，豈不是購買指數基金，就能獲得同樣的效果？如果被動投資和人工智能的作用一樣，那么引進人工智能又有什么特殊意義呢？

　　更為重要的問題在于，作為個體的人工智能決策看似理性，但從整體上看就未必了。假定市場上一個負面消息導致價格預期下降，人工智能根據這一消息判斷趨勢，就會做出賣出的信號。問題在于，每個人工智能決策主體都會做出同樣理性的決策，從而在同一時點上或者近似的時點上，大量的賣出決策會被做出來，市場價格就會加速下跌。反過來，當利好信息出現后，每個人工智能主體都會做出買入決策，從而加速證券價格上漲。這就意味著更為理性的人工智能決策主體可能會導致市場更大程度的波動！這就類似于博弈論中的囚徒困境。在金融市場上，當大多數人都在同一時間判斷出某種趨勢，做出類似決策，必然會加劇價格波動。實際上，量化交易模型的普及也會帶來類似的結果。所以說，個體理性是一回事，市場作為整體是否理性則是另一回事。當市場整體波幅增大，市場的風險也在放大?？梢?，人工智能對市場的影響，并非如我們所想象的那么樂觀。

　　人腦之所以無法像機器那么精密計算，就在于內在結構過于復雜，這種復雜的結果是人類長期面對不確定的環境演化出來的，是一種適應性最強的結構。這種結果容易犯錯誤，容易出現情緒化，容易被情感所主導，但也恰恰是這些非理性的因素的存在，提高了人類作為整體的生存概率。人工智能應對風險決策，卻無法面對不確定性。除非人工智能被設計出某種類似人腦的進化機制，可以面對不確定的環境做出演化的決策。而一旦人工智能真的走到這一天，接近了人腦，那么人腦會犯的錯誤，人工智能同樣也會犯。犯錯的概率是與決策復雜性相關的，決策越復雜，犯錯的概率就越高。人腦中的直覺是人類認知系統中應對不確定環境的高級反應，一些人把直覺看作低級判斷或者決策，這恰恰違背了人類演化的基本原則。

　　我們無法指望人工智能會改變市場的有效性，相反，我們擔心人工智能可能會給市場帶來的意外的風險。當然，對于想在市場上投資決策的投資者來說，自身的認知局限是顯而易見的，這個時候依賴人工智能技術至少可以從個體上降低犯錯的概率。不過，對監管部門而言，人工智能、量化交易模型等技術的普及，可能會加劇市場波動。如何管理這種新的風險，是未來面臨的很大難題。

　?。ㄗ髡呦抵袊嗣翊髮W經濟學院教授）

責任編輯：韓希宇