有效市场悖论与人工智能悖论

有效市场悖论与人工智能悖论

1. 在金融学里有一个著名的“有效市场悖论”：如果市场真的是有效的，即市场价格实时完全反映了交易者的全部信息，那么交易者就没有动力挖掘新信息，仅需被动持有股票指数。这反而会导致市场价格不具有信息，即市场无效。

2.这个拗口的学术问题可以化简为“捡钱困局”这一思想实验：在有效市场里，如果地上趴着100块钱你是捡还是不捡？你第一反应是捡，但有效市场告诉你，如果是真钱早被人捡走了。第二反应是不捡，那问题来了，每个人都不捡，地上反而可能有真钱——市场又无效了。

3. 这个悖论由Grossman and Stiglitz（1980）用一个非常优雅的模型给解开了。它引入了一个新信息的挖掘成本。最终市场既不是完全有效，也不是完全无效，而是处在某个均衡点上。在那个均衡里，一个投资者发觉新信息所花费的成本，恰好等于它利用这个新信息从市场中赚钱所获得的回报。因此这篇文章的题目就叫做“On the impossibility of informationally efficient market”

4. 翻译到上述捡钱的例子里，Grossman和Stiglitz实际上是给捡钱赋予了一个“弯腰成本”，例如5毛钱。那么，最终的均衡是，地上5毛钱以下面值的钱——即便是真的——也会被留在地上，因为不值得弯腰。而5毛钱以上面值的真钱会被捡走——因为回报高于成本。如果你看到地上有5毛钱以上的钱，你也自然知道它一定是假的。

5. 这个有效市场悖论和ChatGPT或者AI有啥关系呢？做一个思想实验：如果ChatGPT或者未来人工智能真的能够穷尽一切互联网上的人类知识，那么人们在互联网交流或发布信息时，就必然不再依靠个人的分析与数据搜集，而是完全依赖ChatGPT，这反而会导致互联网中的信息质量下降，进而导致ChatGPT变得“无知”。

6. 这一悖论意味着，ChatGPT永远不可能穷尽一切人类知识。最终的均衡是，总有一群信息搜集成本和分析成本较低的人（聪明人或者专家）能够击败ChatGPT，并从自己的专业型上获益；也总有一群分析成本较高的人（笨人或者外行）会大量依赖ChatGPT的不那么精准但勉强能用的答案，来完成要求不高的任务。

7. 如果套用Grossman和Stiglitz的文章题目，那就是“On the impossibility of informationally perfect AI”