辑。研究员问我‘为什么买这只股票’，我可以回答‘因为它的估值低、质量高、动量强’。但如果是‘默石先知’买的，我可能只能说‘因为机器觉得应该买’。这个答案，客户不接受，监管不接受，我们自己也不接受。”

    他顿了顿。

    “第二，可能产生人类无法理解的‘诡异’策略。机器没有道德感，没有价值观，没有常识。它可能会发现一个极其有效的策略，但这个策略利用了市场的某个漏洞或者制度的某个缺陷。比如，它可能会在财报发布前的毫秒级窗口内套利，或者利用某个衍生品的定价错误进行高频交易。这些策略，虽然在法律上可能没问题，但在道德上、在监管导向上，可能有问题。”

    “第三，我们是否准备好将最终决策权让渡给算法？现在的系统，最终决策权在ACC。系统给出建议，人做决定。但如果‘默石先知’的胜率远远高于人类，我们会不会不自觉地放弃最终决策权？会不会有一天，我们连问‘为什么’的勇气都没有了？”

    陈默沉默了很久。他端着咖啡，走到窗边。窗外的深圳夜景，一如既往地璀璨。平安金融中心的灯光在夜色中闪烁。

    他想起2015年，净值跌破清盘线的那天晚上。他问林枫：“我们的模型还能信任吗？”林枫说：“模型只是工具，信任不信任，是人决定的。”

    现在，林枫在问他：如果工具进化到比人更聪明，人还应该做决定吗？

    他转过身。

    “林枫，你的这个计划，我批准。但有两个条件。”

    林枫拿起笔，准备记录。

    “第一，任何由AI生成的策略，必须经过‘逻辑翻译’。不是要你完全打开黑箱——那是做不到的。但至少要有一个‘近似解释’——用人类能理解的语言，描述机器为什么这么做。比如，‘机器发现，当某家公司的供应链库存下降、同时社交媒体情绪上升时，股价在接下来三个月上涨的概率超过80%。’这个解释，虽然不完整，但至少让人类知道机器的逻辑是什么。”

    林枫点头。“可以。现在的‘模型可解释性’研究，已经有一些方法了——比如LIME、SHAP，可以近似解释深度神经网络的决策。”

    “第二，任何由AI生成的策略，必须经过极端压力测试。不是用历史数据回测，是用我们设计的极端情景——2008年、2015年、甚至更极端的场景。如果策略在这些场景中崩溃，就不能上线。”

    “第三，ACC拥有最终否决权。即使‘默石先知’说‘买’，ACC说‘不买’，听ACC的。人是最终责任人，不是机器。”

    林枫放下笔。“这三个条件，我接受。”

    陈默走回座位，坐下来。

    “好。那我们就干。预算多少？”

    林枫调出一张表格。“初期投入：硬件（GPU服务器、存储、网络）约2000万；数据采购（卫星图、供应链数据、舆情数据等）约1000万/年；团队（深度学习专家、数据工程师、量化研究员）约1500万/年。合计第一年约4500万。”

    陈默看着那个数字，没有犹豫。“批了。”

    林枫愣了一下。“你不考虑一下？4500万，不是小数字。”

    “不用考虑。”陈默说，“2015年，我们因为没有准备，差点死了。那次教训告诉我，在技术进化面前，犹豫就是死亡。4500万，买的是一个未来。值。”

    林枫深吸一口气。“陈总，谢谢你。”

    “不用谢我。谢你自己。如果不是你这些年把系统做得这么扎实，我不会信任你去做AI。”

    林枫笑了。“那我明天开始招人。”

    “今天就开始。时间不等人。”

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