2024年3月15日，星期五，晚上十一点。

    深圳，默石资本，技术部。

    整层办公楼只剩下技术部的灯还亮着。陆方坐在工位上，面前是三块屏幕，每块都显示着密密麻麻的AI论文。他正在读一篇关于大模型在金融领域应用的论文，题目是《Can Large Language Models Replace Financial Analysts？》。作者是几个不知名的欧洲学者，论文还没发表，只是挂在arXiv上。但内容让陆方坐立不安。

    论文的结论是：大模型在财报分析、新闻解读、情绪识别等任务上，已经接近甚至超过了人类分析师的平均水平。在某些特定任务上，比如提取财务数据、计算财务比率，大模型的准确率甚至超过了90%。而人类分析师的平均准确率，大约是85%。这不是他第一次读这类论文了。过去一年，他读了上百篇，越读越焦虑。

    周寻从隔壁工位探出头，手里端着一杯已经凉透的咖啡。“还在看论文？”

    陆方头也没回。“嗯。这篇说大模型在财报分析上超过人类了。”

    周寻走过来，站在他身后，看了一眼屏幕。“所以呢？”

    “所以，我们会不会被淘汰？”

    周寻拉过一把椅子，坐下来。“淘汰我们的不是技术，是我们不会用技术。”

    陆方转过身，看着周寻。“什么意思？”

    周寻喝了一口凉咖啡，皱了皱眉，放下杯子。“陈总当年从技术分析转到基本面，再从基本面转到量化。每一次，都在学新东西。技术是工具，不是主人。大模型也是工具。如果我们会用，它就是我们手里的利器；如果我们不会用，它就是淘汰我们的刀。”

    陆方沉默了几秒。“可是，以前的工具，都是我们控制它。大模型，是它控制我们。它给出一个结论，我们不知道为什么。黑箱越来越黑。”

    周寻笑了。“2015年，星海刚上线的时候，也是黑箱。你忘了？陆方当时也问过同样的问题——‘我们会不会被量化模型淘汰？’后来呢？”

    陆方想了想。“后来，我们学会了和模型共存。模型负责快，人负责准。”

    “现在也一样。大模型负责快，人负责准。它黑箱，我们就用工具打开它。LIME、SHAP，都是解释黑箱的方法。虽然不完美，但比没有强。”

    陆方若有所思。“你说得对。但我还是怕。”

    “怕什么？”

    “怕有一天，大模型连解释都不需要了。它说什么，人就信什么。”

    周寻站起来，拍了拍陆方的肩膀。“那一天不会来。因为人可以不信。”

    陆方抬起头。“你怎么知道？”

    周寻笑了。“因为我是人。”

    凌晨一点，陆方还在工位上。他没有再读论文，而是在看星海大模型模块的测试报告。准确率85%，比上个月提高了2个百分点。但离90%的目标，还有差距。他想起周寻说的话——“技术是工具，不是主人。”但是当工具比主人聪明的时候，主人还能控制工具吗？他不知道。

    他拿起手机，翻到通讯录里的一个名字：陈曦。他犹豫了一下，然后发了一条消息：“陈曦，你睡了吗？”

    几秒钟后，回复来了：“没睡。在写代码。怎么了？”

    陆方：“问你一个技术问题。大模型在金融领域的应用，你怎么看？”

    陈曦：“你是怕被淘汰？”

    陆方愣了一下。她猜到了。他回复：“对。”

    陈曦：“不会的。大模型只是工具。就像星海。你们当年用星海，也没被淘汰。”

    陆方：“那不一样。星海-->>

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