2025年3月14日，台灣大學邀請 1997 年諾貝爾經濟學獎得主、史丹佛大學榮退 Frank E. Buck 金融學講座教授 Myron Scholes 蒞校演講，探討 AI 科技於現代經濟中的應用與挑戰，講座標題為"Uncertainty, AI, and financial economics." 我有幸參與此場講座，本文整理其部分重點，供關心這項議題的讀者參考！
Uncertainty, AI, and financial economics
一、AI 的潛力
- 更快速、個人化和彈性的解決方案：無論是企業或個人，都能在AI的幫助下更快找到量身定制的解決方案，並透過新的科技，在不確定的環境下更靈活地應對變化。
- 從「產品導向」轉為「客戶」導向：透過AI了解客戶需求，就能提供相應的服務，讓金融服務更加以客戶為中心，提供客製化的解決方案。而生活中的例子包含在超市購物時，不再是購買單一食材，而是根據客戶需求提供客製化的餐飲方案。
- 增強信任，降低限制：教授認為，AI 有潛力提供資訊（例如更透明、快速、個人化的資訊與服務，或更有效率地收集與分析數據，提供更準確的風險評估）以增強信任。如此便能降低上述限制及其成本，提供創新和盈利發展的機會。
- 信任在金融活動中非常重要，是交易、融資和風險分擔等順利運作的基礎。因為，人們是否願意承擔風險，很大程度上取決於他們對交易對手、市場環境等的信任程度。如果信任度高，人們會更願意進行投資、借貸等涉及風險的行為。然而現實是，信任很難建立。缺乏信任時，人們為了保護自身利益，就會設立各種限制。這些限制可以是正式的法規、合約條款，也可以是非正式的行為準則。其目的是約束交易對手的行為，降低潛在的損失風險。因此需要建立監督和規範（constraint）。這些規範可能是政府法規，也可能是個人或機構為了防範風險而設定的限制。因此，信任與限制是一體的兩面。如果一個環境中限制較少，可能意味著參與者之間的信任度相對較高。在這種情況下，由於預期對方不會做出損害自己利益的行為，人們自然更願意承擔風險，進行更大膽的決策。轉移風險的意願也與信任相關： 願意將風險轉移給他人，也需要一定程度的信任。例如，購買保險就是將風險轉移給保險公司，前提是對保險公司的信譽和理賠能力有一定的信任。不過，缺乏信任雖導致限制，但這些限制也為其他人創造了盈利機會。這指的是，能夠提供信任或找到方法繞過限制的人，就能夠獲利。如果沒有這些限制，這種盈利機會可能會減少，人們也可能更直接地承擔風險。
- 加速基礎設施建設：AI 可以透過建立信任、加速設計與規劃、增加彈性、提升效率、降低成本（例如基礎建設的施工、監測和維護）以及輔助決策等多個方面，更快速地建立基礎建設。
上述由AI產生的變並不是立即產生的，而是隨著時間，逐漸擴散到各個經濟領域。
二、AI 的局限與挑戰：不確定性與風險管理
- 無法完全理解例外情況：AI 需要人類專家（共同駕駛員copilot）的訓練，才能理解和處理分布的尾部或例外情況。此處的訓練尤其指的是「讓AI知道自己所不知道的」
- 模型固有的誤差：所有模型都存在誤差，並且可能被競爭對手逆向工程利用。「逆向工程」指的是競爭對手可能會仔細觀察自己在市場上的行為，如定價策略、投資決策等，並反向推導出自己使用的模型和參數。如果競爭對手成功發現了自己某個模型中的系統性錯誤，就可以利用這些錯誤來制定對自己有利的策略模型。因此，模型需要不斷更新，以應對這種挑戰。
- 應重視例外和尾部風險：傳統的統計分析（貝氏機率）往往過於關注平均值，但真正的價值和風險，往往存在於分布的尾部，也就是例外情況。因此，AI 在風險管理時，不能只關注平均數據，而應特別關注極端情況，以避免重大誤判。
講者以此圖說明，例外的情況反而尤其需要關注，"Beware the flaw of averages!"
- 風險是動態變化的："You can't use the info in the past to foresee future." 過去的資訊未必能預測未來，風險會隨著時間而變化。但我們能善用AI找出例外，以減少模型中的錯誤、觀察改變發生於何處。
- 波動性對成長的負面影響：過度的波動會降低複合回報，講座中以公式與實例來說明這個概念。首先，複合回報的公式會減去一個變異數，而變異數是衡量波動性的一個指標，因此較高的波動性（較高的變異數）會直接降低計算出的複合回報。此外，當市場波動劇烈，不確定性也會隨之增加，使投資者更難以做出明智的決策。教授直接以美國總統川普的幾項政策（例如關稅的頻繁變動）為例，這些政策在市場上製造了過度的波動，增加了不確定性，使得企業和投資者難以規劃和行動，最終損害經濟的整體增長。這種負面影響最終也會反映在個體投資者的回報上。
三、金融的4大關鍵
- 交易：是金融中最重要的功能，因為沒有順暢的交易機制，資產就難以有效地配置和流通。這裡再次引用前述超市的例子，AI 的發展將使我們更以解決方案為中心，交易將不再僅僅是單一產品的交換，而是根據客戶的需求，提供更個人化和客製化的解決方案。這也適用於金融服務，例如投資建議將不再是推銷特定產品，而是根據個人的財務目標和風險承受能力，提供全面的方案。
- 為未來儲備資源（融資）：在充滿不確定性的世界中，有效的交易機制能夠幫助人們儲備資源、管理風險，以應對未來的需求。而透過AI，將能更有效匹配資金的供給與需求、評估投資風險，並提供更個人化的融資方案。
- 創新（歸納和演繹）：金融領域的創造力首先來自歸納（induction），亦即透過大量數據來尋找模式、發現規律 。舉例來說，AI 可以利用維基百科、YouTube 等線上資料作為數據來源，從而獲取大量的資訊以進行學習和分析。
- 除了收集數據，創造力也涉及推理並做出預測，特別是例外情況的處理。這包括根據已有的數據和模式，提出新的假設或解決方案，尤其是針對異常的現象。在金融領域，往往是先進行歸納（收集數據），再進行演繹 (deduction) 。AI 的一項重要潛力，就在於協助我們發現並理解模型中的錯誤和例外情況。
- 時間：時間是關鍵的變數，因為金融市場的未來充滿不確定性，無法預測。當不確定性增加，市場波動劇烈，造成原先可以深思熟慮再決定的時間大幅減少，投資人需要更快做出決策、找出新的解方，這就是所謂的海森堡不確定性原理 (Heisenberg Uncertainty Principle)。此外，劇烈波動性也可能阻礙正常的交易活動，例如，價格快速且難以預測的變動可能導致買賣雙方難以達成共識，造成市場流動性下降。
四、AI於其他領域的重要角色
- 人口結構的變化：高齡化和出生率下降等趨勢，是當前許多國家（包括台灣、中國、韓國、日本、歐洲和美國）面臨的重大挑戰，將對經濟和社會產生重大影響。此外，教育體系也需要在這充滿不確定的世界中重新設計，將AI在教育中的角色納入考量，培養適應未來需求的勞動力。
- 技術的發展：強調資訊科技（量子電腦、網路、物聯網、移動通訊）、自動化（機器人、AI）、監控設備、3D 列印以及生物科技等領域的進步將帶來深遠的變革。除了演講前半部提到的客製化購物之外，自動化和 AI 也可能創造更永續的生產方式，例如使用木材而非水泥或鋼鐵。此外，生物科技（如基因組學和基因編輯）有望消除疾病，替健康照護帶來重大助益，甚至讓醫療從被動治療轉變為主動預防。
- 資源的稀缺性：水資源是極其寶貴的資源，不只用於農業、廢棄物處理，肉類與牲畜養殖也需要大量的水；此外，水還能用於發電（蒸汽），因此水資源的短缺將對經濟產生重大影響。或許科技能夠提供解決方案，例如利用太陽能淡化微鹹水用於農業，以及開發不同的耕作技術等。
- 政府的角色：政府的監管和政策將影響創新和經濟發展。政府結構通常緩慢、僵化而缺乏彈性，可能導致缺乏信任，並產生過多限制。教授認為，政府監管需要適應快速變化的環境，避免過度限制創新。
- 財富分配：如何在財富分配和經濟成長之間取得平衡是一個重要的議題。技術發展可能導致少數人擁有過多財富，不過AI 技術的發展也可能在降低成本和提高效率方面帶來巨大的優勢。
五、總結
Scholes 教授剖析了金融經濟在AI時代下的機遇與挑戰，不只讓我們看見AI如何重塑金融產業，也讓我們重新對風險管理與決策有新的啟發。隨著科技的發展，如何應對不確定性，將是未來的重要課題。期待未來無論是政府、學界或個人，都能發展出有效的策略，透過科技應對未知。
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