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      投資者該如何借力AI?

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      風險提示:本文所提到的觀點僅代表個人的意見,所涉及標的不作推薦,據此買賣,風險自負。

      作者:浩然斯坦

      來源:雪球

      這幾天看到SeeDance的效果 , 心頭滿是震撼 。

      從前想要拍出10秒如此質量的影片 , 編劇 、 導演 、 服道化 、 燈光 、 后期等等 , 至少需要四五十萬的投入 , 耗力耗錢耗時間 , 就連簡單的特效鏡頭都要花費數千元 , 而如今 , 借助SeeDance , 9.9元就能完成類似的創作 , 成本降幅之大 , 顛覆了整個行業 。

      這一波技術浪潮帶來的沖擊 , 很可能是整個影視產業鏈的重構 。 不只是站在鏡頭前的演員 , 那些背后支撐一部影片誕生的導演 、 剪輯師 、 特效師 、 后期制作人員 , 幾乎所有影視產業鏈上的從業者 , 都將被卷入這場變革 , 曾經賴以生存的技能 , 可能在AI的沖擊下逐漸失去競爭力 。

      有人說這還不是技術奇點 , 但當這樣的技術突破密集出現 , 并真切的影響了很多人的生計 , 真正的奇點還會遠嗎 ?

      太宏大的先不去講 , 作為專注于做好投資的人 , 能用好AI先把投資做的更好 , 才是我們更應該關心的事 。

      投資研究只是AI應用的很一小部分應用范圍 , 但我明顯感覺到 , 目前AI做的投資分析越來越優秀 。

      嘗試了幾家不同的公司 , 從不同的視角來做分析 , AI給出的結果還是很不錯的 。

      我這種自認投資分析能力比較強的人 , 面對越來越強的AI , 一方面感覺如虎添翼 , 分析的廣度大幅提升 , 分析的難度大幅下降 , 同時也有些受挫 , 感覺在強大的AI面前 , 有些表達不過是無病呻吟 , 有些自以為深刻的認知不過是流于表面 。

      理性的人其實沒有啥打倒AI的選項 , 值得去思考的 , 只有一個問題 : 投資者應該如何用好AI ?

      如今 , 大廠的程序員個個都是 “ 超級指揮者 ” , 通過指揮多個AI Agent , 分工協作 、 交叉驗證 , 高效完成整個工作任務 。

      未來想要做好投資 , 大概率也會和碼農用AI Agent寫代碼的邏輯差不多 , 我們不再需要事無巨細地包攬所有分析工作 , 不必再花費大量時間做重復性 、 機械性的勞動 , 而是要學會 “ 指揮 ” AI , 讓它成為我們的得力助手 , 幫我們完成數據梳理 、 行業初篩 、 風險預警等基礎工作 , 而我們則聚焦于更核心的決策環節 —— 搭建投資框架 、 判斷行業趨勢 、 把控倉位風險 。

      其實從通用邏輯來看 , 無論在哪個領域應用AI Agent , 核心關鍵都不在于AI本身的強弱 , 而在于使用者的 “ 架構能力 ” —— 也就是搭建任務框架 、 合理分配任務 、 精準描述需求 、 做好任務交叉驗證 、 在交付成果后及時修正問題 , 以及最終把控任務交付質量的綜合能力 。

      而能向AI提出精準的問題 , 能對它生成的成果做出合理的驗證和判斷 , 核心還是在于使用者自身的眼界 、 認知和專業能力 。 如果自身的基礎能力不足 、 認知邊界有限 , 即便AI給出了優質的成果 , 也無法做出有效的評價 , 更談不上合理利用 , 甚至可能被AI的 “ 幻覺 ” 誤導 , 做出錯誤的決策 。

      所以在我看來 , 未來投資者的能力提升 , 核心依然離不開兩個基礎 —— 廣泛的閱讀和深刻的獨立思考 。 脫離了這兩點 , 再好的AI工具也只是 “ 空中樓閣 ” 。

      在AI的具體應用上 , 我們應該把時間投入到哪些能力的提升上 ? 我想 , 無非是這四點 :

      第一 , 學會提出好問題 —— 精準傳遞需求 , 讓AI真正理解你想要的是什么 , 避免模糊指令帶來的無效輸出 ;

      第二 , 學會細化需求 —— 把模糊的想法 、 零散的思路 , 轉化為AI可執行 、 可落地的具體指令 , 這是發揮AI價值的基礎 ;

      第三 , 學會評估輸出 —— 擁有判斷AI成果對錯 、 識別其 “ 幻覺 ” 的能力 , 不盲目盲從 , 守住自己的決策主線 ;

      第四 , 學會管理協作 —— 讓多個AI Agent分工協作 、 優勢互補 , 形成合力 , 高效完成復雜的投資分析任務 。

      在此之上 , 更要修煉五種深層的能力 :

      一是建立符合自身認知 、 可落地 、 可迭代的投資體系 ;

      二是對某一類具有特定特征的企業 , 形成超越市場的深度理解 , 看透企業的核心競爭力與長期價值 ;

      三是通過科學的倉位配置 , 搭建起有韌性的投資組合 , 有抵御黑天鵝風險的能力 ;

      四是擁有理性面對市場波動 、 堅守自身判斷的定力 , 不被短期漲跌打亂節奏 。

      五是學會尋找自我 , 當AI接管了所有機械性 、 費神的工作 , 我們剩下的 , 究竟是什么 ? 我們真正的興趣 、 人生的意義 , 又在哪里 ? 這個問題 , 無關投資 , 卻關乎AI時代的人生意義 , 值得我們認真思考 、 用心回答 。

      這五點 , 是AI目前難以替代的 。

      凱文 ? 凱利說 : “ AI或許會讓我們過去習慣的90%的技能 , 逐漸失去價值 、 變得無關緊要 , 但它同時也會讓我們剩下的10%的核心能力 , 發揮出10倍 、 甚至百倍的價值 。 ”

      我們要做的 , 就是找到自己那10%的核心 —— 于投資者而言 , 是獨立思考 、 價值判斷 、 體系搭建的能力 ; 于每個人而言 , 是認知 、 眼界與初心 , 深耕細作 , 借力AI , 活成更有價值的自己 。

      雪球三分法是雪球基于“長期投資+資產配置”推出的基金配置理念,通過資產分散、市場分散、時機分散這三大分散進行基金長期投資,從而實現投資收益來源多元化和風險分散化。點擊下方圖片立即領取課程

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