目前，對整個股票市場影響最大的人工智能技術應是「高頻交易（high-frequency trading，HFT）」。投資股票的人都知道，買賣股票的順序，都是價高者先得，如果價格相同時，則是按下單先後順序交易。現在的技術也將這樣的規則運用到極致。（圖/取自網路）
作者/李貴敏
2016年初，Aidyia公司將他們管理的對沖基金裡的所有股票交易全部交給了人工智能（AI）來進行，當時候著名的人工智能科學家Goertzel說了一句話：「如果我們都死了，人工智能還是會照常交易。」從那時候開始，採用人工智能技術股票交易公司越來越多，也把股市交易市場搞得天翻地覆。
由於人工智能是透過資料庫裡的數據及資訊進行分析，並了解股市變動的趨勢與漲跌。但是，股市並不當然按照歷史規律進行。此有1998年的金融危機、2000年網路泡沫、2008年次貸危機等為例。更何況在去（2021）年發生的「遊戲驛站軋空事件」（或稱「GME事件」），就是Reddit社群網站上wallstreetbets討論板和其他在線交易論壇使用者，透過羅賓漢等免費交易app對抗對冲基金軋空Game Stop所觸發。足見，未來不可預測的突發事件，隨著網路科技的發展祗會越來越多。也因此，單純依賴歷史資料判斷股市起伏，恐怕無法因應變化萬千的股市。
更別提，對於股市的漲跌看法，各家說法也多不一樣，股神巴菲特強調價值投資，「金融巨鱷」索羅斯則是以「投機性」和「短期性」操作聞名，市場上更有不少人強調技術分析，像是K線圖、MACD指標、布林通道（Bollinger Band）等等，人工智能雖能吸納判讀，但要剔除錯誤資訊，仍需要工程師的介入。
這就牽涉到資本的問題，如果經費足夠，當然人工智能的參數就可以多設一些。有些公司的系統還可以支持多個人工智能模組，不同模組的人工智能引擎利用其不同的資料庫分析股票市場的漲跌預測，然後再來選出最佳的市場決策。
目前，對整個股票市場影響最大的人工智能技術應是「高頻交易（high-frequency trading，HFT）」。投資股票的人都知道，買賣股票的順序，都是價高者先得，如果價格相同時，則是按下單先後順序交易。現在的技術也將這樣的規則運用到極致。
以研發的新藥解盲成功的生技公司股票為例，如果該公司，在訊息公開後，公司股票的股價勢必上漲。然則人工下單的速度肯定不及人工智能的技術。可能在不到一毫秒的時間，人工智能技術就已經下了數萬張買入的交易單，這就是所謂的「高頻交易」。反之亦然，如果出現不利某股票的訊息，人工智能技術也能在一毫秒內做出判斷並下單，而且還是好幾萬張的交易單，完全擠壓了人類下單的空間。
文藝復興科技科技有限責任公司（Renaissance Technologies LLC ）是美國一家避險基金公司。它在 1988 年到 2018 年 30 年間的平均增長率高達 66%，而在1994年至2014年中期的這段時間裡，其平均年報酬率更是高達71.8%。遠遠超出了人們對「股票交易」獲利率的的認知。
由於該公司跟每個員工簽署了保密協議，至今沒有人確切知道它的具體做法。但根據《經濟學人》雜誌記者在2010年出版的《More Money Than God》這本書的說法，文藝復興公司的之所以有這麼高的獲利率方法，應該是高頻交易。但由於美國股市交易，電子下單與程式交易普及，導致了2010年5月6日的一次美國股票市場崩潰事件，道瓊指數在5分鐘之內暴跌600多點，市場瞬間蒸發了一兆美元。近年各式股票交易APP盛行，散戶集結起來，也可以實現聚沙成塔的力量及影響。GME事件就是最佳寫照。可以預見的是從去年發生GME事件後，人工智能的資料庫應已納入相關網路論壇及留言板資訊，以作為判斷基準。
從人工智能的發展來看，專家學者就憂心這是加深並擴大貧富差距。因為，人工智能需要大量的高運算力的電腦及多到令人難以想象的數據來支持。以目前的情況來看，幾乎祗有如Google、Meta、Amazon等跨國數位平台巨擘才有足夠的財力支持研發，或是募到相當規模資金的新創企業才做的到；而這些又多是歐美等科技發達領先國家的企業。
如果按照這樣的情況持續演變，人工智能技術及其應用將使得富者恆富，並促使發展人工智能國家的國力大幅上升。
科技的進步雖是人類的共同希望，但也可能造成難以彌補的危害，而必須提前規劃佈局。
作者簡介
李貴敏，國立政治大學法學碩士、美國太平洋大學法學博士及法學碩士，國立交通大學兼任教授及東吳大學兼任副教授。金典律師事務所創辦人、Baker McKenzie 國際資深合夥人、海基會財經顧問。
立法院第十屆第一、二會期優秀司法正義立法委員，口袋國會評鑑立法院第十屆第一、二會期司法法制委員會優質立委，口袋國會評鑑立法院第十屆第三會期全院表現優質立法委員。