速度而无理解：AI 正在交易和软件领域创造完美猎物

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没有人愿意谈论的模式

出现了一种跨越两个看似不相关行业——交易和软件开发的模式，而且两次都是同样的故事：

没有理解的速度是别人的利润。

每个人都在庆祝生产力的提升。却很少有人提出那个令人不舒服的问题：当数百万人使用相同的工具、犯相同的错误且不理解他们在交付什么时，谁在受益？

第一部分：AI 交易机器人是退出流动性

格罗斯曼‑斯蒂格利茨问题

在金融经济学中有一个众所周知的悖论：如果每个人都使用相同的工具来寻找市场低效性，这些低效性就会消失。然而，交易成本仍然存在。其结果是零售交易者面临负和游戏。

当你部署一个使用 ChatGPT API 和 Yahoo Finance 数据构建的机器人时，你并不是在与 Citadel 竞争——而是在为 Citadel 提供流动性。

相关性失效

当成千上万的过度拟合机器人同时运行时，风险会成倍增加。它们会产生相关的清算连锁，而拥有更强基础设施和订单流可视性的公司则完美地处于捕获这些流动性的有利位置。

• 量化基金 在专有数据、低延迟基础设施和博士级研究上投入数百万 → 它们创造 α。
• 零售 AI 交易工具 在营销上投入数百万 → 它们创造 退出流动性。

在部署该机器人之前，请自问： 如果我的策略很容易构建，谁已经做得更好？

第二部分：AI 生成的代码是新的攻击面

可识别的模式，可预测的弱点

大型语言模型生成的代码往往遵循可识别的模式——认证流程、会话管理、业务逻辑实现以及默认的设计决策。这些模式本身并不表现为 bug；它们能够通过测试并直接投入生产。

研究特定模型编写代码方式的黑客，能够准确知道每一次、成千上万的应用中弱点所在。就像一把锁本身工作完好，但其蓝图已被攻击者掌握，任何使用该锁的门都可以被打开。

单一文化风险

在农业中，单一种植意味着一种病毒就能毁掉整片作物。软件领域亦是如此：当所有人都使用同一模型生成代码时，单一的利用手段就可能危及成千上万的系统。

研究人员已经开始分析 AI 生成的代码模式，以寻找系统性的弱点。你的“十倍生产力提升”会变成他们的“十倍攻击面”。

隐形泄露

企业往往不会立即察觉到底发生了什么。他们会召集事件响应团队，假设遭遇了高级零日攻击，并花费数月时间进行调查——而攻击者仅仅是比受害者更了解该模型罢了。

共同的线索

在这两种情况下，AI 是一种令人难以置信的工具，却在缺乏理解的情况下被使用，而对手的成熟玩家对该工具的了解超过了其使用者。

真正重要的

AI 并不会让你更快地构建好东西；它让你更快，仅此而已。这种速度是产生价值还是带来负债，完全取决于你是否理解自己在构建什么。

• 对于交易员： 没有真正、差异化优势的自动化只会让你更快亏钱。如果你的策略容易构建，说明已经有人构建得更好——而且他们正站在你交易的对面。
• 对于开发者： 部署你并未完全理解的代码并不是生产力；它是带有隐藏利率的技术债务，会复利累积，直至为时已晚。

问题不在于 AI 是否有用——它显然是有用的。问题是：

你是使用工具的人，还是被工具使用的人？

不要成为退出流动性——在任何市场都是如此。