以 ChatGPT 為首的 AI 生成工具，正悄悄改變各行各業運作，對股票市場亦不例外，可消化海量即時資訊以提供即時投資建議。西維珍尼亞大學金融學助理教授 Pawan Jain 研究演算法交易長達 14 年，他最近撰文分析華爾街經驗，預告 AI 在股市交易帶來的好處，以及市場失衡的風險。
1980 年代初，機構投資者開始使用電腦程式，以執行根據既定規則與演算法的交易，即所謂程式交易（program trading）。這些演算法相對簡單，如用於指數套利（index arbitrage），即試圖從股市指數中的差價獲利。在沒有監管的前提下，交易程式持續增加，演算法也變得複雜，最終促成「1987 年黑色星期一」全球股災，道瓊工業平均指數錄得當時史上最大跌幅。
當局後來加推監管措施，直到 2002 年紐約證券交易所推出全自動交易系統後，更成熟的高頻交易（High-frequency trading，HFT）開始取代程式交易，透過電腦分析市場數據，最快可在 6,400 萬分之 1 秒完成交易。這些交易通常都是極短期，可能是幾納秒內多次買賣相同的證券。
HFT 的成功要多得成熟的 AI 演算法，可實時分析海量數據以洞察走勢，這都不是人類交易員可勝任。AI 的優勢又在於自然語言處理能力，以致分析的數據可包括新聞報道與社交媒體帖文，從而掌握市場整體氣氛，協助交易員調整交易策略。
AI 缺少洞察股災風險的數據
這種配備 AI 的高頻交易，有諸多顯而易見的好處，如能夠以非常接近市場的價格進行交易，確保市場上總是有買家和賣家，間接幫助穩定價格；系統能夠快速識別錯誤定價，同樣有利於改善市場效率。
不過，由於 HFT 可對突發事件及其他訊號迅速反應，結果可導致資產價格急速升跌；HFT 金融公司更可利用不公平優勢，進一步扭曲市場。2010 年股市曾經閃電式崩盤，數分鐘內又恢復過來，就是 AI 交易系統帶來的波動。而 HFT 交易員數量增加，演算法所產生的交易決定也愈來愈相似，同樣加劇市場失靈的風險。
隨著 ChatGPT 及其他 AI 生成工具普及，過去一年的新交易演算法正在湧現。如果每個人都信靠類似的 AI 工具，結果只會限制投資建議的多樣性，放大羊群效應，可導致市場失衡。假若 AI 信靠偏頗或虛假資訊，問題便會變得更糟。由於股災的數據相較稀少，以致 AI 生成工具對崩盤認知有限，同時為股災帶來更大風險。
花旗集團（Citigroup）、美國銀行（Bank of America）和高盛（Goldman Sachs）等美國主要銀行，目前正禁止交易大堂使用 ChatGPT 和類似工具，理由是擔心私隱問題，但始終 AI 工具潛在的收益太大，銀行都擔心被對手拋離。Jain 因此堅信，只要解決私隱疑慮，銀行就有極大誘因採用 AI 工具。
