如何判斷混沌的未來：在不確定性中搶先行動

作者：Systematic Long Short 來源：tokendispatch 翻譯：善歐巴，金色財經

我發現當下很多關於人工智慧的討論，仍困在兩種極端立場裡。一派認為 AI 會一夜之間奪走所有工作；另一派則全盤否定這波浪潮，聲稱這些工具仍不穩定、需要人工監督。問題在於，這兩種態度都沒什麼實際意義。新技術不必完美，就能引發顛覆性變革；它只需足夠好用，讓無視它的風險大於擁抱它的風險。

這正是方向比速度更重要的時刻。以 1 英里時速朝正確方向前進的車，也遠比原地不動的車走得更遠。儘早起步也是同理：它給你試錯、學習、調整方向的空間，最終依然能領先於創新擴散理論里的後知後覺者。

這並不意味著每出現一項新技術，人類就註定被淘汰。創新真正做的，是抬高 「可被替代」 的門檻。這場討論恰逢其時 —— 我們正看到 AI 智能體開始構建屬於自己的經濟體系：支付、簽約，甚至僱傭人類協助完成任務。

那麼，在一個關於未來的預測還沒來得及被充分辯論就已過時的世界裡，你該怎麼做？

在今天的特邀專欄中，SysLS 將告訴你：如何在不等待 「絕對確定」 的前提下，判斷未來、做出決策。這篇文章講的是：在窗口關閉前行動，識別哪些優勢只是暫時的，以及為什麼先行者往往擁有公開試錯、調整方向的權利。

引言

我第一次意識到我們正站在拐點上，是在前一份工作中，儘管身邊所有人都假裝一切不會改變，我卻分明感到行業節奏正在放緩。

當時我在一家對沖基金管理近 20 人的團隊，做着多年來駕輕就熟的事。按理說，我本可以在那裡取得更大成就。但我還是放棄了人人艷羨的職位，帶着極簡團隊從零開始創業 —— 這個決定在當時幾乎無人理解，被視作瘋狂之舉。而隨著近期大規模裁員、人們主動辭職創業、或悄悄利用業餘時間投身創業的消息不斷傳出，我的舉動如今看來，早已沒那麼不可理喻。

不少人問我，這一切最終會走向何方。這篇文章就是我的回答。坦白說，我並不確定這場變革的規模究竟有多大，但量化金融教會我一件事：方向正確，往往就足夠了。

大勢已至

真正讓我警醒的是 ChatGPT o1。在此之前，我只把它們稱作 「大語言模型」，而非真正的 「人工智慧」。我始終不相信它們能誕生哪怕一絲真正的智能。

但 o1 第一次讓大語言模型能根據結構清晰的提示可靠生成可用代碼。它依然粗糙，偶爾會出現幻覺與邏輯混亂，但關鍵在於：它能產出有用的代碼了。

我的判斷很簡單：一旦 AI 能寫出可用代碼，它就會遞歸優化自身邏輯，以我們難以想象的速度加速迭代。每當我分享這個觀點，總有人反駁說 AI 生成的代碼仍有漏洞、無法 「上線商用」。但他們忽略了：人類寫的代碼同樣有 bug。

我們不需要完美無缺的代碼，才會停止寫代碼。當我們發現 AI 寫出的 bug 比人更少、速度遠超人類的那一刻，就是我們放棄編碼的時刻。把編碼工作完全交給智能體的門檻其實很低，當我親眼看到 o1 的能力時，我就知道：未來將徹底改變。

量化金融與知識護城河

我最初認為，AI 最終會吞噬絕大部分量化金融領域。但我以為這需要時間 —— 畢竟公開可用於大模型訓練的機構級代碼極少。我曾把軟體工程比作金字塔：底層是基礎的 「代碼搬運工」，往上是具備架構思維的高級開發者，再頂層是數據科學家、量化開發專家等專精人才。我以為專業門檻越高，職業越安全。

我曾預判：兩年內底層代碼工作會被徹底取代，接着是高級開發者；層層遞進，專業知識也會被大模型吸收，最終連高端崗位也難逃一劫。

但我很快發現：頭部模型廠商最終會僱傭專業人才，把行業知識注入模型。專業知識看似能在未來幾年構成護城河，但它也會被慢慢蠶食。

尚存的護城河

未來五年內，仍有幾類業務不易被輕易顛覆：

這些護城河真實存在，但沒有一個是永久的。它們買來的只是時間，不是絕對安全。

判斷混沌的未來

當未來充滿噪聲、變革速度快到大多數類比都失效時，人們通常會陷入兩種誤區：要麼等待絕對確定再行動，要麼照搬過去經驗（比如 「這就像網路泡沫」），用錯誤模型指導行動。兩者都是錯的。

在資訊不完整時，從第一性原理出發思考才更有價值。你不必精準預知結局，只需方向正確，並做好布局 —— 讓 「早出手但錯了」 能承受，「早出手且對了」 能獲得超額回報。

未來不確定時，不對稱收益就是全部。

落地做法很簡單：先思考 「要出現某個結果，必須滿足哪些條件」，再看 「這些條件是否已清晰可見」。我們正經歷的拐點並非不可預見：信號早已出現 —— 能寫代碼的代碼、可遞歸優化的模型、可購買而非只能積累的行業知識。只要願意正視這些信號，即便看不清具體路徑，也能大致判斷方向。

你可以繼續遞歸推演：當智能體能自我訓練、自我複製、真正自主時，世界會變成什麼樣，我們現在甚至連想象都做不到。一個能通過一系列行動讓自身智能提升 0.1% 的智能體，看似微不足道，但只要增量不為零，下一次提升就可能更大，循環往復。這裡存在巨大的冪律效應，值得我們基於此想象未來。

等信號變得人人可見時，機會早已擁擠。在市場裡，你用不確定性換取提前入場的資格；在職業與創業中，規則同樣如此。

所以真正的問題不是 「會發生什麼」，而是：我已知什麼？它指向哪個方向？現在行動，比起等待，代價是什麼？

人們常忽略一件事：行動本身創造資訊。行動不是在真空中發生的。你對世界採取行動，世界就會反饋資訊；資訊推動迭代，迭代催生更明智的行動。這就是進步的本質。

資訊不全卻原地踏步，就是倒退。朝着行動前進，就是探索。

思考下一步

我知道，如果只想安於現狀，我還能安穩幾年。但內心深處，我清楚：想做一件事，必須儘早開始。我一直想打造真正屬於自己的事業，而這個窗口正在快速關閉。

明確地說，全球頂級對沖基金不會有事。它們擁有私有數據，難以被替代。傳統金融市場也受人工簽字約束 —— 無論是監管還是交易層面。但我相信，這些巨頭終將用 AI 取代大部分員工，甚至基金經理這類終局崗位。不是立刻，但遲早會發生。

我判斷：留給我的時間只有 4-5 年。一旦頭部模型廠商僱傭足夠多專業人才，新興交易公司將幾乎沒有生存空間。在美國股市等市場，這種格局已經形成。再過幾年，效率差距會大到難以想象。

很快，「二流選手」 將徹底沒有立足之地。我可以繼續為 「最頂尖」 工作，但當下出擊、投身我擁有真實優勢與難以複製認知的市場，更符合我的目標。於是我果斷辭職，全力投入，最終創立了 @openforage。

拐點已至

今天，機遇窗口正在肉眼可見地關閉。變革速度不再平緩，業內大多數人開始意識到：過去需要數月才能完成的優化，現在只需幾周。

我不認為未來幾年工作會徹底消失。人類永遠有存在的必要 —— 我們是社會性生物，只要人類掌權，就需要同類在場；人類目前仍不信任 AI，所以權威認證仍需來自人類。我能想象未來出現 AI CEO，但大機率仍需要人類 CEO 「批准」 並認證。這種人類認證機制會沿着金字塔層層向下：人類管理者管理並認證手下的一眾智能體。

但用人邏輯會徹底改變。如果 CEO 向智能體發指令，比向你發指令更簡單，他就沒必要僱傭你。未來，淺層的代碼搬運類工作會越來越難找。

想變得不可替代，你必須在時間尺度上超越當前智能體的侷限：接收指令、管理智能體、與之長期協作（數周、數月、數年）。長期戰略思考與政策規劃，在可預見的未來都是最堅固的職業護城河。你還需要在視野廣度上超越智能體：它們上下文有限，看似無所不知，卻看不到組件 A 如何影響 B、B 如何影響 C、最終連鎖影響 D—— 它們缺乏全局視野。

如果你能看得更遠、更廣，快速吸收資訊，做長期決策，且受人歡迎，至少在可預見的未來，你能保住工作。

如果你打算繼續做雇員，不妨盤點自己的工作內容：有些任務是人類獨有的、不可替代的；有些則會在未來幾年被低成本取代。多做前者，少做後者。

在真正優質的企業里，占據真正有護城河、不可替代的位置，能在其他崗位被大模型吞噬時，給你一段職業緩衝期。你依然可以利用業餘時間，放手一搏，嘗試創造有意義的事業。

但如果你內心渴望為世界留下獨一無二的價值，請認真思考你選擇的賽道走向。如果打造護城河的窗口正在關閉，你必須在市場完全消化即將到來的競爭之前，就開始行動。

結語

造就拐點的信號，只要你願意看，提前就能看清。大多數人不願看，或看了不行動，或等到信號顯而易見時，機會早已消失。

別無視正在變化的格局。別待在日漸衰落的地方，告訴自己 「等時機更好再跳」。沒有更好的時機，時機從不會主動宣告自己。當所有人都看清時，窗口通常已經關閉。

我看見了，我下注了，而現在，我正活在這個賭注的結果里 —— 無論好壞。

來源：金色財經

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