《國際產業》AI輸家到底是誰 股市往往無力辨別

Edward Chancellor檢視了過往的科技史，凸顯出這樣趨勢。1825年英國第一條蒸汽鐵路開通，貨運能力強過運河，但是隨後十年間，英國投資人仍對運河股感到滿意，對鐵路威脅視而不見。50年過後，貝爾(Alexander Bell)發明了電話，美國電報巨頭西聯(Western Union)同樣忽視了電話。貝爾在1875年獲得專利，欲以低價賣給西聯，但西聯拒絕了。儘管電話之後將突飛猛進，但西聯股票持續獲投資人歡迎，直到約1895年。

在1990年代末期、接近網路泡沫時期，市場辨別贏家和輸家的能力依然非常糟糕，他們將沒有直接觸及網際網路的企業稱爲「舊經濟」，另一方面力捧「新經濟」股票。財經節目主持人Jim Cramer說，網際網路將改變各行各業的經濟狀況，它們將剔除不擁抱網路的公司。

Cramer建議投資人不要投資銀行、經紀商、大宗商品生產商、報紙、機械類股，只留下科技股。但隨後Cramer建議取消的股票的大漲，在2000年到2003年，代表舊經濟的道瓊表現超過代表科技股的標普，同時之間那斯達克跌了近80%。

在2020年和2021年的「萬物泡沫」期間，市場再次分不清贏家和輸家，當時所有電動車和潔淨能源股票都大漲，化石燃料和燃油車相關公司被認爲過時，很快就會遭淘汰，特斯拉(Tesla)市值一度超越整個能源股板塊；鉑族金屬礦商族羣遭到拋售。2022年開始，綠能公司出現泡沫，鉑金公司Valterra Platinum在一年內上漲130%。

在識別AI輸家方面，市場似乎同樣容易出錯，今年2月下旬一篇由Citrini Research發佈的報告遭到瘋傳，它指出，包括食品配送公司DoorDash和支付巨頭MasterCard等，很快地會被AI公司的新競爭所削弱。但隨後是軟體股、數據分析公司和各種線上平臺遭到拋售。

但Prevatt Capital的投資長Jonathan Tepper持懷疑態度，他指出，資訊和分析公司擁有自家專有的數據，此外旅遊、汽車和房地產的線上平臺擁有強大的網路效應，都具有優勢。Tepper正試圖收購一些AI「輸家」的股票。

但Chancellor認爲，人們忽略了大語言模型的不可靠，這些模型是透過「機率」來計算，而不是透過「確定性」進行推理，因此容易出現錯誤結果。Alasdair Nairn去年對166個LLM模型的研究指出，表現最佳的模型的幻覺率爲0.6%，而排名第20的模型的錯誤率爲1.9%。

根據目前技術水準，AI仍無法運作於重要任務。亞馬遜員工使用AI進行編碼，卻導致雲端服務故障。如同資深投資人Marc Faber所說，「市場某個板塊的瘋狂程度越大，其它被忽視的資產類別提供巨大升值潛力的可能性就越大，這是投資的基本原則，有利於有耐心的投資人。