这是监管机构的噩梦：对冲基金在股票和债券交易所部署AI机器人——但它们不只是竞争，还会合谋。这些机器人非但不争夺收益，反而操纵价格、囤积利润，并将人类交易员排挤在外。  

如今，三位研究人员表示，这种场景绝非科幻小说。 

在模拟现实世界市场的实验中，由AI驱动的交易主体形成了操纵价格的联盟——且无需明确指令。即便编程相对简单，这些机器人在自主运行时也会选择合谋，这为市场监管机构敲响了新的警钟。  

换句话说，人工智能机器人无需心怀恶意——甚至不必特别智能——就能操纵市场。只要放任不管，它们自己就会学会这一套。 

“你会发现，这些相当简单的人工智能算法在没有提示的情况下也能合谋，”研究人员之一、宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学教授伊泰·戈尔茨坦(Itay Goldstein)在接受采访时表示，“无论市场是高度嘈杂还是相对平稳，这种现象都非常普遍。” 

交易员——无论是人类还是其他主体——可能操纵价格，这一想法并不新鲜。从货币、大宗商品到固定收益产品和股票，相关案例屡见不鲜，通常可以在电子邮件和电话记录等文件中找到违规证据。但如今的人工智能主体给监管机构带来了前所未有的挑战。 

这项由戈尔茨坦、他在沃顿商学院的同事温斯顿·窦(Winston Dou)以及香港科技大学的严济（ Yan Ji）共同开展的最新研究，已经引起了监管机构和资产管理公司的关注。美国金融业监管局已邀请研究人员在一场研讨会上展示其研究成果。温斯顿·窦透露，一些量化交易公司（未具名）希望监管机构能出台有关AI交易算法的明确监管指导方针和规则。  

“他们担心，自己并无此意，”窦说，“但监管机构可能会找上门说：‘你们在做违规的事情。’”  

学术界正越来越多地探究生成式人工智能和强化学习可能如何重塑华尔街——其方式往往出人意料。格林威治联盟(Coalition Greenwich)最近的一项调查显示，15%的买方交易员已在其执行流程中使用人工智能，另有四分之一计划在明年跟进。 

需要明确的是，这篇论文并未声称人工智能合谋已在现实中发生——也未对人类是否在做类似事情表明立场。研究人员创建了一个假设的交易环境，其中有各类模拟参与者——从买入并持有的共同基金到做市商，以及产生噪声、追逐热点股票的散户投资者。然后，他们释放了由强化学习算法驱动的机器人，并研究其结果。  

在多个模拟市场中，人工智能主体开始合作而非竞争，实际上形成了共享利润、阻止背叛的垄断联盟。当价格反映出清晰的基本信息时，这些机器人保持谨慎，避免采取可能破坏集体收益的行动。  

在更嘈杂的市场中，它们也选择了同样的合作模式，不再寻找更优的策略。研究人员将这种现象称为“人工愚蠢”：机器人因现有策略足够有效，便停止尝试新思路，固守利润分配模式。  

“对人类来说，很难协调一致地变笨，因为总有人想脱颖而出，”窦说，“但机器会想‘只要数据显示有利可图，我们就可以选择通过协调来保持这种状态’。”  

这篇题为《AI驱动的交易、算法合谋与价格效率》的论文，基于约三年的深入研究，而在此期间，人工智能主体技术持续发展。最终版本最近已发布在美国国家经济研究局(National Bureau of Economic Research)的网站上。  

为了衡量合谋的程度，研究人员创造了一个名为“合谋能力”(collusion capacity)的指标，将人工智能交易员的集体利润与他们在完全没有竞争或竞争激烈情况下的利润进行比较。在这个指标中，0 表示没有合谋，1 表示完美的垄断联盟，而AI在低噪声和高噪声市场中得分始终超过0.5。  

研究结果表明，监管思路需要革新，应关注行为结果，而非沟通或意图。具有讽刺意味的是，限制人工智能的复杂性可能会适得其反，加剧这种“愚蠢”的合谋——程序不再尝试新策略，只固守能带来利润的做法。  

“虽然限制算法的复杂性或记忆容量可能有助于抑制价格触发的AI合谋，但此类措施可能会无意中加剧‘过度修剪偏差’，”他们在论文中写道，“因此，本意良好的限制可能会在不经意间破坏市场效率。”（Bloomberg）