更正第 9 段中劳伦-科恩的代词

Joachim Klement

路透伦敦3月5日 - 投资者都知道，人工智能会抢走他们的饭碗。机器已经可以对投资和投资组合进行复杂的分析，威胁著 (link) 基金经理的生计。

但新的研究显示了人工智能的不足之处--在这些盲点上，人类经理仍有能力创造 "阿尔法 "或超额回报。

几周以来，股票已被分为人工智能赢家和人工智能输家 (link)。那些商业模式可能会被人工智能颠覆的公司的股价已经被抛售，而人工智能硬件和软件制造商的股价却持续上涨。许多学者和公司正在测试人工智能挑选股票和管理投资组合的能力，这已经不是什么秘密了。那么，基金经理是否应该担心自己的饭碗呢？

最近几周，我看到了几项研究人工智能能力和局限性的学术研究。其中最全面、最有趣的是波士顿大学助理教授皮埃特罗-比尼（Pietro Bini）和他的同事们一篇 NBER 工作论文 (link)。

他们要求四个领先的生成式人工智能(genAI) 模型(GPT、Claude、Gemini 和 Llama) 回答一系列用于衡量金融和经济学中行为偏差的问题。然后，他们会评估这些模型给出的是理性答案，还是与大多数人类一样带有偏见的答案。

统计问题的理性答案

从数据中发现了一个有趣的分化现象。在处理常见的认知偏差（如赌徒谬误 (link) 或基率忽略）， (link) genAI 可以依靠成熟的数学公式，答案基本上没有偏差。因此，我们可以预计，在预测人类可能会出现此类偏差的情况时，genAI 的表现很可能会优于人类投资者。

但在处理具有很大定性不确定性或答案需要判断的问题时，genAI 与大多数人类一样会出现偏差。当模型无法依赖数学答案时，它必须从训练数据中推导出解决方案。而训练数据大多是人为的，因此也就编纂了与人类相同的偏见。这就是 "垃圾进，垃圾出"。

从不确定性中产生阿尔法

重要的是，这些结果表明，人类投资者在哪些方面可能会超越机器。

在另一项研究中，来自哈佛商学院 (link) 的劳伦-科恩和他的 合作者训练人工智能学习数千名美国股票基金经理的决策过程。他们的目标是预测基金经理下一季度或下一年会买入、卖出或持有哪些股票。

如果人工智能能始终如一地做到这一点，基金经理们真该为自己的工作担心了。

坏消息是，配备了人工智能的研究人员成功地正确预测了 71% 的未来交易。好消息是，基金经理的阿尔法主要源于另外的 29%。

当然，基金经理的工作流程各不相同，因此人工智能在预测他们的行动方面也存在差异。

由规定性、不灵活的流程（或不灵活的基金经理）管理的基金，其可预测性更高，不足为奇。这些基金往往更多地投资于符合特定投资风格的股票。

例如，具有严格规定程序的价值型基金往往只投资于最明显的价值型股票，而忽视那些模棱两可的股票。

但是，如果人人都知道 A 公司是一家价值型公司，那么大多数遵循这种投资风格的基金经理的投资组合中都会有这只股票。这就减少了新投资者（包括人工智能模型）通过购买该股票获得任何优势的空间。

与此同时，B 公司可能是一只价值型股票，但可能会在艰难的竞争环境、低效的管理或其他不易量化的因素中挣扎。基金经理需要通过判断来确定这是否是一只真正的价值型股票，或者是一只因某种原因而 "便宜 "的股票。这就是基金经理变得人工智能无法预测的地方。

如果基金经理在 B 公司 "看到了一些 "数据中没有的东西，人工智能模型将很难预测购买行为。然而，如果这一判断被证明是正确的，那么随着新投资者蜂拥而至，B 公司的股价很可能会大幅上涨。

其结果是，那些行动更难被人工智能预测、显得更随意、更善于处理定性因素的基金经理，往往会跑赢同行和大盘。

当然，这些人类优势可能稍纵即逝。随着人工智能模型从更丰富的数据集和他们现在难以预测的经理人身上学习，今天的盲点可能会缩小，从而再次改变真正的人类阿尔法前沿。

因此，给投资者的启示是，在人工智能时代，基金的阿尔法将越来越多地来自于能够预测不可预测的事情。

(本文为 Panmure Liberum 投资策略师 Joachim Klement (link) 的观点。)

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