《机器中的幽灵：金融市场中的人工智能、风险及监管》是Euromoney Institutional Investor Thought Leadership 的一项调查报告，他们对全球金融机构中的 424 名高级管理人员进行了调查问卷，研究人工智能/机器学习在金融市场的风险以及监管问题。
本文结构：
一、所有系统向前进（Go）
二、从快速思维到智能思维
三、起作用的人工智能
四、从摩尔定律到墨菲定律
五、结论
六、关于本调查
七、附录（完整调查结果）
一、所有系统向前进（Go）
2016 年 3 月 15 日，一个名为 AlphaGo 的人工智能程序在围棋中击败了人类世界冠军。围棋游戏非常复杂，其走法存在的可能性数量总和比宇宙原子数量还高出几百个数量级。AlphaGo 最终以 4-1 的成绩取得了绝对的胜利。此外在识别模糊模式、学习新模式和调整策略以应对变化中的环境等方面，AlphaGo 也展现出人工智能的一些显著进步。
然而，就在 AlphaGo 取得胜利两周之后，一个名叫 Tay 的聊天机器人就暴露出了人工智能黑暗的一面。 Tay 原本是为了与人们进行友好的网络交谈，并用微软服务协助人类。Tay 独特的设计特点使她可以从在线交互中进行学习。在 Tay 公开发布后，Twitter 用户铺天盖地的谩骂和煽动性语言接踵而来，这教给了 Tay 错误的东西。该程序被败坏，变得口喷种族主义、性别歧视和排外言论；这揭示了人工智能设计和编程中潜在缺陷，以及人工智能和自然智能之间令人不安的互动。
这两件事揭示了引入人工智能所存在的矛盾。AlphaGo 这样的程序展示了人工智能可以如何分析海量数据、识别复杂模式，赋予人类新的分析能力。相反地，Tay 的恶意故障提醒着我们，这项技术还远未达到万无一失的程度，尤其是当与人类交互时。
人工智能将带来的不是不计后果的速度或失控，而是一个具有史无前例深度和广度的洞见，以及依照信息行动并从行动中学习的能力。
在对全球金融机构和金融科技企业的 424 位高管进行调查、对该领域的一些顶尖专家进行采访之后，我们发现，随着人工智能在整个金融市场开疆扩土，这一矛盾也同样很明显。
许多人将人工智能看作是可以帮助改善金融机构风险管理的工具，比如，进行更为深度的投资组合风险评估和更透彻、更全面、更清楚的信用风险评估。在这些应用中，人工智能将带来的不是不计后果的速度或失去控制，而是具有前所未有深度、广度的洞见，以及依照信息行动并从行动中学习的能力。
然而，许多专家也承认人工智能的使用存在一定的风险。这部分源于不确定性——毕竟在包括交易、投资组合管理和信用评估等许多应用中，人工智能尚处于实验阶段。因此，安全、隐私和数据质量上还萦绕着算法出故障的风险和担忧，这导致了对新的监管的呼吁。
而人们甚至更担忧人工智能的监管对策。在监管者是否存在足够的知识和技能以跟上新的金融技术的问题上，本次调研的参与者明显缺乏信心。事实上，调查参与者怀疑监管者才刚刚开始了解人工智能对金融市场和公司的潜在影响。目前而言，他们关注的重点仍然是从教训中吸取经验（fighting the last war ），识别人类直接滥用技术的违反合规行为。他们注意力开始转向算法的正当性，而这也是未来几年制定任何关于机器学习规则的重点。
调查中，大量金融机构对监管机构了解人工智能相关的法律风险上没有信心。但鉴于人工智能在这些部门的使用处于初期阶段，这可能也并不令人惊讶。比如，由于人工智能驱动的模型能够收集和分析更大体量的数据，数据和隐私风险也将随之增长。知识产权纠纷也很有可能增加，因为算法的所有权会导致企业和监管部门之间的摩擦。最后在人工智能出故障和编程错误的可能事件中，合同和诉讼风险也会涌现。
