如何在不确定性中抢先行动：判断混沌未来的策略

作者：Systematic Long Short 来源：tokendispatch 翻译：善欧巴，金色财经

当下关于人工智能的讨论，往往陷入两种极端立场：一派认为AI会迅速取代所有工作，另一派则全盘否定其潜力。然而，这两种态度都缺乏实际意义。新技术无需完美即可引发颠覆性变革，它只需足够好用，让忽视它的风险大于拥抱它的风险。

这是一个方向比速度更重要的时刻。尽早起步能够提供试错、学习和调整方向的空间，从而在创新扩散理论中领先于后知后觉者。

这并不意味着每项新技术都会导致人类被淘汰。创新实际上抬高了“可被替代”的门槛。我们正目睹AI智能体开始构建自己的经济体系：支付、签约，甚至雇佣人类完成任务。

那么，在一个预测未来的世界里，你该如何做出决策？SysLS将在特邀专栏中告诉你：如何在不等待“绝对确定”的前提下判断未来并采取行动。

引言

我第一次意识到我们站在拐点上是在前一份工作中。尽管身边所有人都假装一切不会改变，但我感到行业节奏正在放缓。我放弃了人人艳羡的职位，带着极简团队从零开始创业——这个决定在当时几乎无人理解。

大势已至

真正让我警醒的是ChatGPT o1。在此之前，我只是把它们称作“大语言模型”，而非真正的“人工智能”。但o1第一次让大语言模型能根据结构清晰的提示可靠生成可用代码。

我的判断很简单：一旦AI能写出可用代码，它就会递归优化自身逻辑，以难以想象的速度加速迭代。虽然有人反驳说AI生成的代码仍有漏洞，但他们忽略了：人类写的代码同样有bug。

量化金融与知识护城河

最初我认为，AI最终会吞噬绝大部分量化金融领域。但后来我发现：头部模型厂商最终会雇佣专业人才，把行业知识注入模型。专业知识看似能在未来几年构成护城河，但它也会被慢慢蚕食。

尚存的护城河

未来五年内，仍有几类业务不易被轻易颠覆：

• 私有数据：能产生大量独有数据的企业很难被撼动。
• 监管壁垒：以人为审批瓶颈的行业很难被颠覆。
• 权威背书服务：我们仍愿意花数万美元请律师起草法律意见。
• 物理智能滞后：硬件迭代远慢于软件，短期内被颠覆的概率很低。

判断混沌的未来

当未来充满噪声、变革速度快到大多数类比都失效时，人们通常会陷入两种误区：要么等待绝对确定再行动，要么照搬过去经验。两者都是错的。

在信息不完整时，从第一性原理出发思考才更有价值。你不必精准预知结局，只需方向正确，并做好布局。

思考下一步

我知道，如果只想安于现状，我还能安稳几年。但内心深处，我清楚：想做一件事，必须尽早开始。于是，我果断辞职，全力投入，最终创立了@openforage。

拐点已至

今天，机遇窗口正在肉眼可见地关闭。变革速度不再平缓，业内大多数人开始意识到：过去需要数月才能完成的优化，现在只需几周。

结语

造就拐点的信号，只要你愿意看，提前就能看清。大多数人不愿看，或看了不行动，或等到信号显而易见时，机会早已消失。

别无视正在变化的格局。别待在日渐衰落的地方，告诉自己“等时机更好再跳”。没有更好的时机，时机从不会主动宣告自己。