如何判断混沌的未来：在不确定性中抢先行动

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

我发现当下很多关于人工智能的讨论，仍困在两种极端立场里。一派认为 AI 会一夜之间夺走所有工作；另一派则全盘否定这波浪潮，声称这些工具仍不稳定、需要人工监督。问题在于，这两种态度都没什么实际意义。新技术不必完美，就能引发颠覆性变革；它只需足够好用，让无视它的风险大于拥抱它的风险。

这正是方向比速度更重要的时刻。以 1 英里时速朝正确方向前进的车，也远比原地不动的车走得更远。尽早起步也是同理：它给你试错、学习、调整方向的空间，最终依然能领先于创新扩散理论里的后知后觉者。

这并不意味着每出现一项新技术，人类就注定被淘汰。创新真正做的，是抬高 “可被替代” 的门槛。这场讨论恰逢其时 —— 我们正看到 AI 智能体开始构建属于自己的经济体系：支付、签约，甚至雇佣人类协助完成任务。

那么，在一个关于未来的预测还没来得及被充分辩论就已过时的世界里，你该怎么做？

在今天的特邀专栏中，SysLS 将告诉你：如何在不等待 “绝对确定” 的前提下，判断未来、做出决策。这篇文章讲的是：在窗口关闭前行动，识别哪些优势只是暂时的，以及为什么先行者往往拥有公开试错、调整方向的权利。

引言

我第一次意识到我们正站在拐点上，是在前一份工作中，尽管身边所有人都假装一切不会改变，我却分明感到行业节奏正在放缓。

当时我在一家对冲基金管理近 20 人的团队，做着多年来驾轻就熟的事。按理说，我本可以在那里取得更大成就。但我还是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，被视作疯狂之举。而随着近期大规模裁员、人们主动辞职创业、或悄悄利用业余时间投身创业的消息不断传出，我的举动如今看来，早已没那么不可理喻。

不少人问我，这一切最终会走向何方。这篇文章就是我的回答。坦白说，我并不确定这场变革的规模究竟有多大，但量化金融教会我一件事：方向正确，往往就足够了。

大势已至

真正让我警醒的是 ChatGPT o1。在此之前，我只把它们称作 “大语言模型”，而非真正的 “人工智能”。我始终不相信它们能诞生哪怕一丝真正的智能。

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。它依然粗糙，偶尔会出现幻觉与逻辑混乱，但关键在于：它能产出有用的代码了。

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，以我们难以想象的速度加速迭代。每当我分享这个观点，总有人反驳说 AI 生成的代码仍有漏洞、无法 “上线商用”。但他们忽略了：人类写的代码同样有 bug。

我们不需要完美无缺的代码，才会停止写代码。当我们发现 AI 写出的 bug 比人更少、速度远超人类的那一刻，就是我们放弃编码的时刻。把编码工作完全交给智能体的门槛其实很低，当我亲眼看到 o1 的能力时，我就知道：未来将彻底改变。

量化金融与知识护城河

我最初认为，AI 最终会吞噬绝大部分量化金融领域。但我以为这需要时间 —— 毕竟公开可用于大模型训练的机构级代码极少。我曾把软件工程比作金字塔：底层是基础的 “代码搬运工”，往上是具备架构思维的高级开发者，再顶层是数据科学家、量化开发专家等专精人才。我以为专业门槛越高，职业越安全。

我曾预判：两年内底层代码工作会被彻底取代，接着是高级开发者；层层递进，专业知识也会被大模型吸收，最终连高端岗位也难逃一劫。

但我很快发现：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：

1. 私有数据能产生大量独有数据的企业很难被撼动。比如千禧年管理公司这类大型机构，它们能收集分析师观点、深度研报、交易建议与真实价格波动，用这些数据微调头部模型，形成难以复制的优势。任何能产生私有数据、且数据无法被头部模型轻易获取的企业，都能活得更久。

2. 监管壁垒以人为审批瓶颈的行业很难被颠覆。想在传统金融市场交易，需要全球开设券商账户、获取牌照、签署合约。加密货币交易很简单，但一家非中国企业想在中国交易铁矿石却难上加难。如果任何进展都需要人工盖章批准，行业速度永远受制于审批成本与效率。

3. 权威背书服务让 AI 基于全面研究与相关法律起草法律意见并不难，但我们仍愿意花数万美元请律师起草 —— 因为现阶段 AI 的法律意见毫无价值。智能合约审计也是同理：AI 或许已能达到甚至超越人类顶尖水平，但大多数人仍愿意为品牌机构的权威认证买单。你买的不是意见本身，而是意见背后的权威。

4. 物理智能滞后硬件迭代远慢于软件，硬件损坏也更难修复。与现实世界交互的实体业务短期内被颠覆的概率很低。但一旦硬件跟上，同样会遵循金字塔逻辑：底层岗位先消失，再轮到专业岗位。

这些护城河真实存在，但没有一个是永久的。它们买来的只是时间，不是绝对安全。

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（比如 “这就像互联网泡沫”），用错误模型指导行动。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 —— 让 “早出手但错了” 能承受，“早出手且对了” 能获得超额回报。

未来不确定时，不对称收益就是全部。

落地做法很简单：先思考 “要出现某个结果，必须满足哪些条件”，再看 “这些条件是否已清晰可见”。我们正经历的拐点并非不可预见：信号早已出现 —— 能写代码的代码、可递归优化的模型、可购买而非只能积累的行业知识。只要愿意正视这些信号，即便看不清具体路径，也能大致判断方向。

你可以继续递归推演：当智能体能自我训练、自我复制、真正自主时，世界会变成什么样，我们现在甚至连想象都做不到。一个能通过一系列行动让自身智能提升 0.1% 的智能体，看似微不足道，但只要增量不为零，下一次提升就可能更大，循环往复。这里存在巨大的幂律效应，值得我们基于此想象未来。

等信号变得人人可见时，机会早已拥挤。在市场里，你用不确定性换取提前入场的资格；在职业与创业中，规则同样如此。

所以真正的问题不是 “会发生什么”，而是：我已知什么？它指向哪个方向？现在行动，比起等待，代价是什么？

人们常忽略一件事：行动本身创造信息。行动不是在真空中发生的。你对世界采取行动，世界就会反馈信息；信息推动迭代，迭代催生更明智的行动。这就是进步的本质。

信息不全却原地踏步，就是倒退。朝着行动前进，就是探索。

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。我一直想打造真正属于自己的事业，而这个窗口正在快速关闭。

明确地说，全球顶级对冲基金不会有事。它们拥有私有数据，难以被替代。传统金融市场也受人工签字约束 —— 无论是监管还是交易层面。但我相信，这些巨头终将用 AI 取代大部分员工，甚至基金经理这类终局岗位。不是立刻，但迟早会发生。

我判断：留给我的时间只有 4-5 年。一旦头部模型厂商雇佣足够多专业人才，新兴交易公司将几乎没有生存空间。在美国股市等市场，这种格局已经形成。再过几年，效率差距会大到难以想象。

很快，“二流选手” 将彻底没有立足之地。我可以继续为 “最顶尖” 工作，但当下出击、投身我拥有真实优势与难以复制认知的市场，更符合我的目标。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。

我不认为未来几年工作会彻底消失。人类永远有存在的必要 —— 我们是社会性生物，只要人类掌权，就需要同类在场；人类目前仍不信任 AI，所以权威认证仍需来自人类。我能想象未来出现 AI CEO，但大概率仍需要人类 CEO “批准” 并认证。这种人类认证机制会沿着金字塔层层向下：人类管理者管理并认证手下的一众智能体。

但用人逻辑会彻底改变。如果 CEO 向智能体发指令，比向你发指令更简单，他就没必要雇佣你。未来，浅层的代码搬运类工作会越来越难找。

想变得不可替代，你必须在时间尺度上超越当前智能体的局限：接收指令、管理智能体、与之长期协作（数周、数月、数年）。长期战略思考与政策规划，在可预见的未来都是最坚固的职业护城河。你还需要在视野广度上超越智能体：它们上下文有限，看似无所不知，却看不到组件 A 如何影响 B、B 如何影响 C、最终连锁影响 D—— 它们缺乏全局视野。

如果你能看得更远、更广，快速吸收信息，做长期决策，且受人欢迎，至少在可预见的未来，你能保住工作。

如果你打算继续做雇员，不妨盘点自己的工作内容：有些任务是人类独有的、不可替代的；有些则会在未来几年被低成本取代。多做前者，少做后者。

在真正优质的企业里，占据真正有护城河、不可替代的位置，能在其他岗位被大模型吞噬时，给你一段职业缓冲期。你依然可以利用业余时间，放手一搏，尝试创造有意义的事业。

但如果你内心渴望为世界留下独一无二的价值，请认真思考你选择的赛道走向。如果打造护城河的窗口正在关闭，你必须在市场完全消化即将到来的竞争之前，就开始行动。

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。当所有人都看清时，窗口通常已经关闭。

我看见了，我下注了，而现在，我正活在这个赌注的结果里 —— 无论好坏。