探析人工智能與蝴蝶效應挑戰基金經理

一場全球矚目的圍棋比賽日前有了最後結果，比賽備受關注是因為參賽的一方是具備「思考能力」的電腦 AlphaGo，應戰一方是擁有世界棋王稱號的韓國圍棋九段李世乭。這場人機大戰，再次引發大眾對人工智能（Artificial Intelligence,簡稱AI）的關注，思考電腦科技對人類社會的影響。目前，包括香港在內的部分國家和地區已將人工智能引入金融業。引入人工智能後，香港金融業將受到哪些影響？未來的發展趨勢是什麼？是值得探討的重要問題。

AlphaGo與李世乭（右）的人機大戰，再次引發業界對人工智能的思考

1997年，國際商業機器（IBM）開發的人工智能電腦「深藍」（Deep Blue）戰勝了國際象棋世界冠軍俄羅斯棋手卡斯帕羅夫之後，電腦界就開始集中研究有關圍棋的人工智能程式，因為大家認為圍棋是各類棋藝中最複雜多變的棋類。

人工智能有助提高生產力

 

事實上，人工智能系統配合機械人技術發展，確能大幅提高生產力，減低資源匱乏的經濟問題，特別在全球人口老化的情況下，人工智能技術是一個解決日後生產維持高水平的方法。問題是同時帶來人工智能機械技術大幅取代人力資源的潛在威脅和隱憂，特別是在選舉機制下，進取和頻繁勞工福利政策倡議加速企業採用自動化生產誘因，造成嚴重失業問題的機會上升，最後衍生成「科技性失業潮」問題。這個想法是否過慮呢？筆者嘗試從近年的投資理財業的科技發展窺探這個經濟問題。

 

金融服務自動化 威脅理財顧問

 

上月14日，英國財政部（Her Majesty’s Treasury，HM Treasury）及金融市場行為監管局（Financial Conduct Authority，FCA）發表了一份長達85頁的「金融顧問市場回顧：最後報告」（Financial Advice Market Review－Final Report），總結了2015年8月有關英國金融諮詢顧問服務市場的檢討報告，目標是希望改善英國的金融諮詢顧問服務水平，發展得更有效率和全面，其中建議利用先進科技降低服務成本以惠及更多低收入人士可享用金融顧問服務，實現金融理財服務平民化，具體方案是採用「全自動顧問系統」（Fully Automated Advice Models）。蘇格蘭皇家銀行（The Royal Bank of Scotland，RBS）隨即宣布考慮把部份投資和保險顧問服務自動化，透過智能電腦系統進行顧客問卷調查分析和作出「個人化」投資建議，同時計劃裁員550人，包括220個投資顧問和200個保險顧問。在市場競爭下，將觸發更多銀行和投資機構採用自動化理財服務，以降低成本，加強競爭力，最終導致大量投資理財顧問失業。

憑藉指數基金業務殺出一條血路的互惠基金巨企，美國領航集團（Vanguard Group）在2015年推出自動化的個人理財顧問服務。同年，嘉信理財（Charles Schwab）也推出自動化理財服務平台，造成「機器人理財顧問」市場的先峰企業Betterment和Wealthfront嚴重威脅。而且，越來越多金融機構計劃採用人工智能系統提供自動化理財服務和基金投資策略工作，包括對冲基金Bridgewater、Two Sigma、英仕蔓AHL（Man AHL），投資銀行貝來德（BlackRock）和高盛（Goldman Sachs）等，這些發展確實帶來了一些小型基金倒閉，如運作15年的對冲基金Nevsky Capital關閉；也導致一些投資銀行和國際性證券公司經營困難而裁員，如野村證券（Nomura Securities）裁減歐洲業務的人手。以上種種情況都似乎印證了人工智能對金融業勞動力市場構成嚴重威脅和挑戰。

近兩年，香港也開始關注「金融科技」（FinTech）的發展，大大小小的相關研討會如雨後春荀般百花齊放，如2015年香港金融發展局舉辦了一場有關 FinTech 的研討會；此外，由特區政府資訊科技總監辦公室牽頭，公商科技業界和專業團體合作主辦的「香港資訊及科技獎」，今年新增了「金融科技獎」，分別為「銀行及保險」、「資本市場」和「新興解決方案」三個組別，但最終只有「銀行及保險」和「新興解決方案」產生獲獎名單，「資本市場」沒有任何FinTech獎項頒發，這也許反映香港 FinTech的問題。事實上，除了「新興解決方案」的金獎得主是直接協助基金管理的科技項目外，各種的研討會和獎項頒發都集中在互聯網技術、雲端科技和大數據處理在客戶服務和銷售推展兩方面，但真正運用人工智能進行投資分析和策略執行的科技開發比歐美的研發存在一段相當距離，也反映了香港在金融科技的方向。

在香港資本市場上，較為人熟悉的電腦自動化投資管理系統是英仕蔓AHL多元化期貨基金，自2008年至2013年中，受金融海嘯影響，全球市場表現疲弱，AHL基金卻取得亮麗正回報的成績。反而2013年中之後，全球市場指標開始進入持續向上改善階段，AH基金卻跑輸大市，而今年的表現再次出現優於大市的表現，似乎AHL的人工智能投資系統較有優勢「打逆境波」！這反映人工智能的投資系統存在不少改善空間。據筆者了解，部份香港大專院校相關學系的負責人正積極探索有關人工智能投資系統課程的開辦和研究的發展。

有關的課程和研究應該如何定位才有助香港金融業脫穎而出？保持香港金融業在國際上的優勢？筆者認為問題是投資理財策略是否可以全面自動化？關鍵在於人工智能在投資策略上是否存在「絕對優勢」？一部賽贏圍棋的電腦是否意味在投資決策方面也必定比人腦優勝？

 

基金經理和財務策劃師的思維水平體現的不僅是金融知識，更是洞識世情能力，這種能力電腦尚不容易獲得人工智能估算失誤猜想

數據難分析人類世界

 

對於上述問題，筆者認為應着重從兩方面來思考分析：

第一，圍棋是一個有限的封閉空間和嚴格遊戲規則的世界，中間不存在「灰色地帶」，即是說圍棋跟「真實人類世界」存在一個本質上的差距。投資世界是呈現人性變化的開放性空間，「灰色地帶」時有出現，規則以外還有很多潛規則行為或不成文的行規，而且不容易巨細無遺記錄為「數據」作分析，這是「人類世界」和「棋局」的分別。

AlphaGo的智能系統設計是「蒙地卡羅樹搜尋」（Monte Carlo Tree Search） 技術裁剪沒有勝算棋局，把選擇較高平均勝算的位置進行模擬移動的評估，即「上限置信區間演算法」（Upper Confidence Bound for Tree Search, UCT）程式推算，並具有空間辦識能力的「深度學習」（Deep Learning）提取觀測值（例如圖像或面孔）的特徵，是一種深度神經網絡程式設計 （Deep Neuron Networks，DNN）。筆者認為，AlphaGo整個智能系統依賴着兩個基本元素，可圖像化或數據化的資訊和嚴謹的數學模型。

人類行為並不完全依賴「充足數據」作出決定，也不單從嚴謹數理邏輯作出行為反應。所以，人類世界可能出現一些違規或「走隙」行為、不合情理或反常的行為和現象，部份可能屬於「精神失常」因素，部份可能屬於「奸詐」或不合常規的智慧。人腦有時是依靠直觀判斷兩種情況的分別，但電腦是怎樣分別這種行為？人類「直覺」是在資訊不足下的特殊能力，電腦有沒有在缺乏數據演算情況下，出現「直覺」判斷的設計？簡單地說，人工智能在一個簡化了圍棋世界戰勝了，不能代表在一個真正多元複雜的人類世界具備相同優勢（圖1）。事實上，人類比電腦在完全開放空間多了兩個優勢：「聯想」能力和「直覺」思維，這兩個能力似乎都跟「情緒」和「感受」有關，也導致人類世界變化具相當複雜性，所謂「一樣米養百樣人」，而圍棋反是一個幫助人類去除雜念的思考訓練工具和遊戲，把邏輯思維淨化。

第二，自然世界和人事世局的變化都存在一定程度不穩定性的混沌現象，其中一個原因是事物變化很容易隨着「初始條件敏感度」的不同產生極大差異的結果，稱為「蝴蝶效應」（Butterfly Effect）。

 

人工智能易進「死胡同」

 

金融世界是一個綜合了人性表現和政經利益的世界。因此，變化因素特別多，觸發新的變局，對新情況 （初始條件） 反應帶來的變化也會相較頻繁，在頻密新事件出現下，維持「初始條件敏感度」穩定是不大可能的事情，故導致原有事態軌跡以外變化的「黑天鵝」事件也會較多。正如韓國圍棋九段棋手李世在作賽的第四局所下的第78步「黑天鵝」，產生「蝴蝶效應」，最終令 AlphaGo敗陣。這時候，人腦和電腦，誰能更快對應「蝴蝶效應」作出判斷、調整和更新，就是關鍵問題所在。筆者認為，要跳出「蝴蝶效應」的纏繞和牽累，關鍵是及早放棄原初思考模式，人類有「頓悟」的切換機制，有機會換一種新的思考路軌。但是，人工智能採用的是層層推演的大規模搜尋計算，沙盤推演思維模式，形成仿神經網絡系統，人工智能似乎需要依賴「出事數據」作為推算依據和維持演算修整，如果因此而進了「死胡同」困局，人工智能就不容易脫身，這是一般程式盤股災事件的原因，傷害了客戶利益，最終流失客戶支持。這就如一群工蟻跟蟻群失散，因工蟻沒有視力，不能辦別方向尋回蟻群，所以，工蟻只好採取跟着前方工蟻的策略，如果有足夠工蟻數目，一隻工蟻跟着一隻工蟻，就會慢慢形成一個循環不息的大蟻圈，建立起一個無休止的封閉路徑，直至死亡。

電腦相比人腦確存在計算速度快和精密的優勢，不過，由人類創造出來的政經世界和金融遊戲就多了一份電腦不容易跨越的不確定性和「法理人情」的灰色迷宮。俗語說一句「認真，你就輸了！」，人工智能可有這種人性的幽默智慧？在越接近人性範疇的空間，筆者認為電腦的相對優勢會隨之下降，二者公平競爭機會增加。金融世界是一個接近人腦和電腦公平較量的空間，基金經理和財務策劃師的思維水平高低和多樣性程度，體現的不僅是金融知識，更是洞識世情能力。就像金融課程需要的不單是技術上的硬知識，還有更多文史哲等方面的軟培訓。

作者係香港樹仁大學經濟及金融學系助理教授

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