来源:商业周刊
这是监管者最不愿面对的一幕:对冲基金将AI程序投放至股债交易市场,这些程序非但不相互竞争,反而暗中勾结。它们不争抢收益,而是默契定价、囤积利润,将人类交易员排挤出局。
三位研究人员指出,这一情景绝非幻想。
在模拟真实市场环境的实验中,这些由人工智能驱动的交易智能体无需明确指令,便可形成价格操纵联盟。即使这些机器人程序相对简单,它们在自主运行时也会选择合谋。这一发现,再次为监管机构敲响警钟。
换言之,AI程序无需具备恶意,甚至不需要特别智能,就能操纵市场。只要放任不管,它们就会自学成才。
不用刻意引导,“这些头脑相当简单的AI算法也能学会串谋,”研究人员之一、宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学教授伊泰·戈尔茨坦(Itay Goldstein)在采访中表示,“无论是市场高度嘈杂还是相对平稳,这种现象都很普遍。”
无论由人类还是其他主体操纵价格,早已不是新鲜事。从外汇、大宗商品到固定收益和股票市场,相关案例比比皆是,监管部门通常通过电邮、电话等证据来寻找违法线索。但如今的AI智能体给监管带来了全新挑战。
这项由戈尔茨坦、其沃顿同事温斯顿·窦(Winston Dou)与香港科技大学的吉岩共同开展的最新研究,已引起监管机构和资产管理公司的关注。美国金融业监管局(FINRA)已邀请研究团队出席研讨会。温斯顿·窦透露,一些量化公司(未具名)希望监管机构能出台关于AI算法交易的明确指引和规则。
“他们担心,一些原本无意的做法,”窦说,“可能会让监管机构找上门说:‘你们已经违规了。’”
随着生成式AI与强化学习技术的加速发展,学界对其如何重塑华尔街的研究也日渐深入,且常有出人意料的发现。格林威治联盟(Coalition Greenwich)近期调研指出,已有15%的买方交易员在执行流程中使用AI,另有四分之一计划在一年内跟进。
需要明确的是,该论文未断言现实中已出现AI合谋现象,也未对人类是否从事类似行为做出判断。研究者构建了一个假想交易环境,模拟了多类市场参与者,从买入持有的共同基金到做市商,再到制造噪音、追逐热点的散户投资者。随后,他们释放出一组强化学习算法驱动的交易机器人,并观察运行结果。
在多个模拟市场中,AI程序开始协作而非竞争,有效形成了利润共享、惩罚背叛的垄断联盟。当价格反映明确的基本面信息时,这些程序表现得尤为谨慎,避免做出破坏集体收益的举动。
在更嘈杂的市场环境中,它们同样选择协作模式,停止探索更优策略。研究人员称之为“人工愚笨”:机器人因现有策略足够有效,便停止尝试新思路,固守利润分配模式。
“对人类来说,大家协调着一起变笨并不容易,因为总有人想脱颖而出,”窦指出,“但机器没这个包袱,只要账面利润好看,它们就会一起笨下去。”
这篇名为《AI驱动的交易、算法合谋与价格效率》的论文,是三位作者潜心三年研究的成果,最终版本已发布于美国国家经济研究局(National Bureau of Economic Research)官网。这段时间里,AI智能体技术本身也在持续进化。
为量化合谋程度,研究者创建了“合谋能力”(collusion capacity)指标,对比AI交易者在实际环境下、无竞争环境下以及充分竞争环境下的集体收益。该指标取值范围0到1,0表示无合谋,1表示完美垄断联盟。结果显示,无论市场噪声水平高低,AI得分均高于0.5。
这一发现表明,监管思路需要转向关注行为结果,而非通讯记录或主观意图。具有讽刺意味的是,限制AI复杂度可能适得其反,加剧这种“愚笨”式合谋:程序停止尝试新策略,固守盈利模式。
“限制算法复杂度或记忆容量或许有助于抑制价格触发的AI合谋,但也可能无意中放大‘过度修剪偏差’,”他们在论文中写道,“结果就是,原本出于善意的限制措施,反而可能损害市场效率。”编辑/陈佳靖