AI时代下主动投资的不可替代性——华东师大讲座精华
本篇内容为2026年4月2日在华东师范大学举办的专题讲座纪要。讲稿围绕王鹏博士提出的“人工智能难以取代主动权益投资”这一中心论点，从六个层面展开论述：AI技术演进、AI能力边界、投资领域的不确定性、主动投资所需素养、量化与AI的局限、对青年学子的启发。全文注重概念阐释、逻辑推演、实例剖析，兼具学术深度与课堂讲授的生动性，适合用作正式讲义、教学补充材料或研讨基础。
核心论点
1.人工智能作为计算机技术的高阶形态，其根基在于数据、算法与算力，并非无所不能的决策主体。
2.AI在信息处理、模式识别、内容生成及执行类任务上优势明显，但仍受制于理论天花板与物理瓶颈。
3.投资决策并非纯粹可计算问题，随机性、黑天鹅、混沌效应及人类反身性共同作用其中。
4.短期股市如同“投票器”，需逆向思维与常识判断；长期股市如同“称重器”，需前瞻视野与专业能力。
5.量化与AI可提升研究交易效率，但不能自动化解风险，更难抵御制度剧变与极端冲击。
6.主动权益投资的不可替代性，不在于信息独占，而在于前瞻性判断、价值发现、非线性认知与人性洞察。
核心总结：AI正深刻变革研究工具与交易方式，但主动权益投资的核心护城河依然是前瞻判断、价值识别、非线性理解与人性洞察。
正文如下：
感谢体标老师的邀请，很荣幸重返母校与同学们交流。我于1997年进入华东师大国际金融系，本硕七年，在丽娃河畔度过青春岁月。借此机会，向我的导师华俊副教授，以及唐海燕教授、黄泽民教授等诸位师长表达深深谢意。
今日分享的主题是人工智能对主动权益投资的影响。“人工智能”与“股票投资”皆为市场焦点。但需声明，做研究、做投资切忌追逐热点。我从业近二十载，公开业绩超十年，一大心得便是“人声鼎沸处当远离”，唯有如此方能长久立足牌桌。
2022年末ChatGPT横空出世，引爆全球关注。作为复旦金融专硕的校外导师，我于2023年12月就此话题与学子探讨。两年过去，AI呈指数级跃进，各行业人士的焦虑感与日俱增，此时分享观点恰逢其时。此PPT制作于2023年末，基本未作修改，说明观点已历经时间检验，同学们可借此观察我的思考框架。
讲座分三大板块：人工智能、不确定性、股票投资。立场鲜明——AI无法替代主动投资。因此恭喜在座金融专业的同学，你们的付出值得，前路光明。当下要务是潜心修炼，夯实功底。常言道“男怕入错行，女怕嫁错郎”，若近年高分报考计算机专业，据新闻报道，部分编程岗位正被AI取代。
1、人工智能
第一部分聚焦人工智能，分三个小节。其一“时代变迁的巨变”，展示机器人演进历程；其二“大模型的来龙去脉”，介绍AI发展现状（资料为两年前整理，可与当下对照）；其三“AI的本质属性”。
1.1、时代变迁的巨变
这段音频充满历史厚重感。这是初代机器人，仅能执行程序化简单动作，由美国人乔治·德沃尔于20世纪50年代初发明，距今已七十余年。现今汽车生产线上的库卡机器人与此类似。
再看当下机器人发展到何种程度。这是两年前的资料，马斯克打造的特斯拉Optimus，能抗干扰完成物体分拣。马斯克曾称人形机器人需求超百亿台，而全球人口仅80亿。若梦想成真，机器人数量将超越人类，民主投票时人类反成少数族裔。当时下载此视频深感震撼，如今看到春晚机器人表演，或许已觉不足为奇。
未来机器人如何？通过电影《我，机器人》看人类想象力。片中机器人在运动、算力等方面全面超越人类。尽管预设三大法则，但优胜劣汰的进化规律终将冲击人类安危。马克思在《共产党宣言》中指出，资产阶级在发展中创造出自己的掘墓人——无产阶级。“后人哀之而不鉴之，亦使后人而复哀后人也”，从长远看，人类可能重蹈覆辙。
该片2004年上映，提及的机器人三原则源自科幻作家阿西莫夫1940年的小说，足见顶尖智者的想象力何其惊人。
1.2、大模型的来龙去脉
刚才展示的是智能机器人，视觉冲击力强。接下来聚焦大模型。
近三十年大模型呈指数级进步。1997年IBM深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，采用穷举法。当时人类虽感震撼，但认为国际象棋选项有限，计算机胜出尚可接受（毕竟计算器运算远超人类与算盘）。2016年谷歌AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，冲击巨大。围棋361个点位，思维呈扩散逻辑，按常理计算机难以穷举。当时算法已升级为蒙特卡洛树搜索与强化学习。2022年底，AI历经七年蛰伏，OpenAI推出ChatGPT惊艳全球。其在美国律师与医师资格考试中斩获佳绩，算法再度升级为Transformer与强化学习，此乃当今大模型基石。多伦多大学辛顿教授因此获诺贝尔物理学奖。可见参数量达千亿级，令人震撼的是ChatGPT后大模型已通过图灵测试。假以时日，众多岗位恐被AI替代。
比较人类与AI对职业替代的不同判断。人类视角采用牛津大学研究成果（两年前的数据），认为电话推销员、打字员、会计、银行职员等易被替代，而教师、心理医生、牙医等需人际沟通的职业最难被替代。个人认为，主动投资同样难以被替代，后文详述。
再看AI对人类职业替代的看法？这是两年前ChatGPT的回答，可见其话术艺术，多用“虽然……但是……”结构。
1.3、人工智能的本质
AI表现固然亮眼，但必须透过现象看本质。AI本质是计算机应用，具体而言是利用大数据与大算力解决问题。由此可知，计算机存在双重极限：理论极限与物理极限。
1.3.1、理论极限
先看计算机的理论边界。前文提及ChatGPT已通过图灵测试。图灵乃计算机科学先驱，1936年发表论文《论可计算数及其在判定问题上的应用》，提出图灵机模型，含三要素：读写符号、按规则移动、无限长纸带。图灵机如同数学家在草稿纸上运算。
图灵论证：若数学题可解且草稿纸无限，图灵机总能算出结果。由此为计算机划定工作边界——仅针对可求解的数学问题，此逻辑成为计算机设计准则。
但一切皆可计算吗？首先，数学函数皆可求解吗？线性函数（一个未知数配一个方程）可解，但非线性函数大多无解。其次，所有问题都是数学问题吗？如选美冠军是谁、早餐吃豆浆包子还是牛奶面包，这些都无法用参数模型计算。因此，ChatGPT旗下的Sora视频虽获迪士尼合作，却难解决“特效华丽、故事空洞”问题，最终被关停。
从理性看历史数据，创业属非理性冲动（成功率极低），但听从内心、九死一生才造就福特、微软、谷歌、特斯拉、比亚迪、寒武纪等伟大企业。对不可计算的数学问题或非数学问题，图灵这位先知早已明智放弃，这构成计算机的理论极限。
1.3.2、物理极限
再看物理极限。1945年冯·诺依曼在《EDVAC报告初稿》中提出冯·诺依曼架构，阐明计算机如何通过输入、控制、运算、存储获得输出。EDVAC为原子弹制造所需大量计算而发明，占地170平方米（约四室两厅），重量堪比六头大象，耗电量惊人，每次开机导致费城西区的灯光变暗。其计算能力每秒5000次，仅相当于今日智能手机的百万分之一。从EDVAC到智能手机，运算速度按摩尔定律（每18个月性能翻倍）指数级提升，但物理极限依然存在。
第一，摩尔定律正失效。工艺节点已达瓶颈，硅原子直径0.5纳米，若晶体管线宽仅1-2个原子宽（0.5-1纳米），在量子尺度下电子会概率性隧穿，海森堡不确定性原理生效，原本确定的0和1将变成概率问题，晶体管开关失效。
第二，运算速度受限于信息在电路中的传播时间。电子速度虽达30万千米/秒，仍是线性机械运动，这框定了算力天花板。如同光速再快也无法助人有生之年离开银河系（需10-20万年）。当然，量子计算机未来可能革命性提升速度。
做个小结。新事物必然引发社会不同看法。对大模型发展不应排斥贬低。蒸汽机替代马夫却大幅提升交通效率；计算器取代算盘却极大增强运算能力；Excel软件提升工作效率；搜索引擎缩短信息查询时间。预计ChatGPT普及将大幅降低信息整合成本。
但从更长远未来看，碳基人类被取代或是必然。
首先，人类并非天之骄子，只是沧海一粟。若将地球近50亿年浓缩为一年，12月中旬恐龙才出现（2.3亿年前），恐龙统治地球近2亿年，12月26日恐龙灭绝，哺乳动物出现。最后一天的五点（350万年前）人类才出现，最后一分钟（1万年前）文明才诞生。
上图蕴含深刻哲学。《道德经》言：坚强者恒灭，柔弱者长存；天下之至柔，驰骋天下之至坚。哲学家王东岳的递弱代偿理论指出：越原始低级的物质形态存在度越高，越进化高级的存在度越低。单细胞细菌（海洋中称藻类）存在38亿年，至今仍是地球上质量最大、生命力最强的物种。现代智人存在不足20万年，已面临核毁灭、温室效应等重重危机。
其次，科技进步呈指数级发展，其力量与恐怖值得警惕。荷花定律形象反映此现象：池塘荷叶每日面积翻倍，第99天仅覆盖一半，第100天便铺满全池。此即指数增长之力。若碳基人类被硅基AI取代，AI的生存周期更短，陷入方生方死之境。
2、不确定性
接下来探讨人类思维面临的四大不确定性。《思维简史》指出：人类的高贵在于求知动力与系统解决问题的方法。求知过程体现对确定性的执着追求。
但随着认知半径扩大，未知领域更多。在追寻确定性的道路上，人类遭遇四座大山：随机与概率、黑天鹅事件、混沌与分形、人的反身性。这构成追寻确定性时面临的不确定性。
文艺复兴以人为中心，肯定人的价值与尊严，冲破中世纪黑暗，人类自信极大张扬。此基础上科技迅速发展，工业革命成果斐然。马克思言：“工业革命创造的生产力，超过过去一切时代总和。”当下可套用：电气时代、数字时代创造的生产力，远超工业革命。
利用牛顿万有引力定律，人类虽未观测到海王星，却能计算其存在与运行规律。牛顿第二定律以简洁公式关联力与质量。
百年后，库仑通过实验探寻电荷作用力。库仑定律与万有引力定律公式惊人相似。（经典价值无穷。限于当时实验条件，误差较大，参数数值难以确定。）
牛顿经典力学开启机械时代，麦克斯韦电磁学理论开启电气时代。四组方程统合电、磁及其关系，将电磁光统一。
爱因斯坦质能方程以简洁公式统一质量与能量，与牛顿第二定律异曲同工。
站在巨人肩上，人类自信与能力极大彰显。尼克松访华时称：美国原子弹可摧毁地球十次；人类不仅利用远古太阳能（煤炭石油），还可通过光伏利用当下太阳能；人类能将同类送上太空、登陆月球……但如半径与圆的关系，懂得越多，不懂的越多。
2.1、随机与概率
随着知识半径扩大，未知领域增多。在执着追求确定性的过程中，不确定问题不断涌现。首先遭遇随机与概率。
宏观尺度上是非分明，量子尺度下却产生不确定性结论。此即海森堡不确定性原理：无法同时精确测定基本粒子的位置与动量。不确定性源于两点：测量行为必然扰动对象、改变其状态；更重要的是，量子世界本非确定，而是基于概率。
薛定谔的猫是思想实验：密闭空间内元素衰变与否概率各半，衰变则猫死，不衰变则猫活，但在开箱前结果未知。按量子力学不确定性原理，此时猫处于既死又活的叠加态。这形象说明宏观认知与微观现实的矛盾。此种不确定性令爱因斯坦这般巨匠困惑排斥。作为量子力学奠基人（爱因斯坦首指量子力学本质是概率性），他感叹：“无论如何，我确信上帝不掷骰子。”
依现今认知，微观世界上帝确实在掷骰子。宏观≠微观，宏观的确定性与决定论不映射至微观确定性。量子不确定性或概率性，让我们理解原子结构、电子层，从而开启半导体与计算机时代。
布莱克-斯科尔斯期权定价模型前提假设：股价服从对数正态分布。金融专业同学皆熟知。除正态分布，尚有无数概率分布……
2.2、黑天鹅事件
上帝不仅掷骰子，骰子质量还有问题、密度不均，导致概率分布无法预测。金融学中的概率分布皆假设为正态分布，便于数学推导计算。但不幸的是，现实似乎非正态分布，而是尖峰肥尾。这导致数学上无期望值，无法计算，不确定性崩塌。我常担忧，用错误公式定价，如何安睡。
更悲催的是，连概率分布都不存在，函数不连续。幸福火鸡说明此问题：火鸡宝宝出生后999天均受人类呵护，感恩节当天被做成烤鸡。
2.3、混沌与分形
再谈混沌与分形。我在华师大辅修数学系应用数学专业，每周六当室友还在梦乡，我已艰难起床赶往数学楼听课。非常感谢数学系老师，系统学习博弈论、线性规划、时间序列、Matlab语言，从数学维度理解投资组合理论。借此分享，希望同学们珍惜综合性大学学习机会，接触跨学科讲座，拓展视野思维。混沌与分形大学时期便接触，当时震撼巨大。
1963年，麻省理工气象学家洛伦茨在气象模拟中发现困惑现象。气象模拟即建立数学模型，输入自变量，计算机算出因变量。结果需二次验证，洛伦茨偷懒将输入值四舍五入（如3.211输成3.2），两次结果竟大相径庭！后发表论文称此现象为蝴蝶效应：巴西蝴蝶扇翅可能引发德州龙卷风。即确定性数学模型中，初始变量的微小扰动会引发结果巨变。（形象深刻的语言表述是重要能力）。洛伦茨吸引子是2.06维分形。吸引子是状态点在相空间运动最终趋向的极限图形，通俗说即系统的最终归宿。
此即混沌理论：确定性系统可产生完全不可预测的行为，非因随机，而是系统对初始条件极度敏感。1976年普林斯顿罗伯特·梅分析逻辑斯蒂方程（虫口模型，描述昆虫繁衍）得出结论：参数k变化使系统呈现不同结果（灭绝-平衡-双态平衡-混沌，混沌有时有序）。k为逻辑斯蒂方程参数。
总结混沌特征：1.局部活跃（不收敛）；2.全局有界（不发散）；3.非严格周期（无穷多周期组分复合）。结论：1.确定性系统存在看似随机的无规律；2.确定性模型短期可预测；3.蝴蝶效应致长期难预测。
此类现象普遍存在，不仅见于自然界（多非线性关系），也大量存在于人类社会。西方民谣形象说明：丢一钉子，坏一蹄铁；坏一蹄铁，折一战马；折一战马，伤一将军；伤一将军，输一战争；输一战争，亡一帝国。马蹄铁上钉子丢失本是极微小变化，但“长期”效应却是帝国存亡的根本差别。说句题外话，勿以善小而不为，勿以恶小而为之。时间是检验一切的利器。老祖宗的话经得住时间考验，多背古文观止有益。
混沌理论有的源于离散方程，有的源于连续方程，在几何上有美妙呈现。分形是混沌理论的几何展示，比复杂数学模型更直观。分形普遍存在于自然界与人类社会，如海岸线、雪花、蕨类枝叶、花菜、人脑褶皱、血管分布、埃菲尔铁塔……
2.4、人的反身性
自然界有海森堡测不准原理，人类社会参与者更会相互作用、影响未来走势。此即索罗斯的反身性原理。索罗斯名言：“市场会自我强化、自我预期、自我实现”。
案例一，力拔山兮的项羽。西楚霸王项羽身高一米八，举八百斤鼎轻松如提包，能干翻百人，堪称绿巨人。巨鹿之战（公元前208-207年），他率五万楚军破釜沉舟，以少胜多击败四十万秦军（秦朝前221年统一六国）。要知道，正是这支虎狼之师十三前年灭六国。古书为彰显其力，说他能抓发提身。这在物理上不可能，但社会学依索罗斯反身性原理，参与者思想与事态不独立且相互作用，参与者会影响社会发展趋势。
案例二，地狱有石油？石油商人死后进天堂，守门人圣彼得称其符合条件，但石油勘探者居住区已满。商人请求说五个字，获准后高喊：“地狱有石油！”所有石油勘探者闻声离天堂冲向地狱，地方空出。商人正欲进天堂，闪念“地狱万一真有石油？”便随众冲向地狱。
案例三，2015年中国股市。我2015年正式管理公募基金，亲历千股涨停、千股跌停、千股停牌。考察反射性理论：2014年7月前整整两年，中证800指数窄幅波动，市场整体PE维持11.5倍，行情乏味煎熬。2015年一季度市场进入上涨行情，人类行为受自我预期强化，此后三月涨幅高达42%，出现千股涨停。当时众多参与者相信“地狱有石油”，恐踏空而融资加杠杆拼命入市。2015年6月19日指数冲至6445高点。最乐观买盘结束后市场转跌，自我预期逆转，众人因恐惧夺路而逃，千股跌停随之出现。
3、股票投资
再探讨股票投资，分三部分：价值投资本质、投资双维度、量化投资局限。
3.1、价值投资本质
股票价值是未来现金流折现，价格围绕价值波动。因此股市短期是投票机，受情绪扰动，需逆向与常识应对；长期是称重机，核心在于未来判断，需前瞻与能力辅佐。
股票投资方法难分伯仲，条条大路通罗马，可谓百花齐放、百家争鸣。大类可划为技术分析与基本面分析。低级量化如均线、MACD等指标，属人肉版量化。内幕交易不合法不道德，皆忽略。后续重点分析价值投资与高级量化。
3.2、投资双维度
3.2.1、逆向与常识
投资双维度之一：股市短期是投票机，短期股价反映情绪变化，需逆向与常识应对。聆听伟人与智者之言：
牛顿言：我能预测天体运行，无法预测人类疯狂。
巴菲特言：他人贪婪时我恐惧，他人恐惧时我贪婪。
芒格言：常识即常人没有的知识。
医学格言：闻马蹄声应想是马而非斑马，故需常识。
案例一，2008年次贷危机。2008年我初入基金行业，亲历2007年疯狂与2008年恐惧。电影《大空头》描绘四位做空美国房地产投资人的艰辛心路，逆向与常识绝非轻飘飘的五字。
案例二，恒大异常高分红。2018-2020年民营房企信托融资成本11%极高，当时最大房企中国恒大综合融资成本仅9%，若无信用风险亦属高位。奇怪的是，这三年恒大实施高比例大额分红，累计882亿元，是利息支出2.3倍、公司利润1.4倍。试想，若882亿留存上市公司，按9%融资成本可省息78亿，相当于恒大2020年净利润。恒大为何慷慨分红？难道如当时有人坚信的，恒大是价值股标杆？事出反常必有妖。依逆向与常识，恒大大股东为许家印家族，即借高利贷后将从社会银行借来的钱通过分红转移至家族，巨额债务留上市公司。如幸福火鸡，第1000天慈祥人类妈妈变脸，恒大破产，实控人家族亦欲跑路。
3.2.2、前瞻与能力
股票价值是未来现金流贴现，谁都希望拥有洞察未来的水晶球。不幸，自然演进非线性，关键节点存在跳跃突变即奇点；人类社会更因参与者主观能动性即反身性，导致社会学“测不准原理”。
因此长期来看，必须具备前瞻能力。此虽极难，但“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。唯有持续学习、阅读、反思，方能逼近目标。
案例一，特斯拉。特斯拉2003年成立，2010年纳斯达克上市，2006-2019年连续亏损14年。多空双方激烈论战且真金白银下注，股价剧烈波动，几人欢喜几人愁！
案例二，贵州茅台。茅台因独一无二区位优势与口味特征，维持极高盈利能力。酒价与股价随行业事件、股市因素大幅波动。
3.3、量化投资局限
接下来探讨耳熟能详的量化投资。量化亦是AI在投资领域的触点。个人认为金融量化虽披数学华丽外衣，却无法通过波普尔证伪模型。
插一句，建议阅读波普尔著作。前文提及的索罗斯师承伦敦经济学院波普尔。投资确实艰难，需多学科积累：会计财务、概率数学、心理学、商业史，还需一点哲学，方能深刻理解问题。索罗斯始终认为自己首先是哲学家，其次才是成功的金融家与慷慨的慈善家。
前文提到人类数学能力较弱，只能被动简化。简化会忽略小概率事件，致模型无法覆盖黑天鹅冲击，更无法应对混沌现象。索罗斯反身性理论又表明市场参与者会改变市场本身。因此，依靠数学模型成为股市赢家，如同寻找自然界的永动机。
3.3.1、长期资本管理公司破产
先分析长期资本管理公司破产案例。该公司1994年成立，当年回报率28.5%，1995年42.8%，1996年40.8%，1997年17%。公司宣称通过对冲可实现无风险收益，无风险又高额回报，规模持续扩张。
靓丽回报背后是豪华团队支撑。长期资本管理公司汇聚美国政商学界精英，多人来自华尔街所罗门投资公司，还有两位诺贝尔经济学奖得主，其中一位是布莱克-斯科尔斯期权定价模型的斯科尔斯，另一位是前财政部副部长兼美联储副主席。
不幸，1998年俄罗斯政府违约，蝴蝶效应显现，全球债券市场崩盘，长期资本管理公司破产。巴菲特曾言，该公司管理层品德高尚、经验丰富，但其生意类似在压路机前捡硬币。起初捡币兴奋，终将被压路机无情碾碎。
中国量化近年火爆，众多学生希望投身其中。可依常识与本讲座知识分析。
第一，常识判断：若量化可自动赚钱，即发明永动机，能赚取全球财富，这可能吗？巴菲特是最优秀投资人，掌握万亿资源，未做量化。最成功量化投资人是文艺复兴公司西蒙斯，杰出数学家、陈省身奖得主。其创立文艺复兴公司旗下基金众多，仅规模封闭的大奖章基金稳定盈利，说明优秀量化存在强规模约束。
第二，依专业知识对量化投资收益归因分析，考察量化盈利