人工智能投顧需要從業資格考試嗎

人工智能投顧需要從業資格考試嗎

　　張家林資配易董事長、CF40理事

　　無論是短途幾個小時、還是國際航線十幾個小時，民航飛機在大多數時間都是由自主駕駛系統Autonomous pilot system“飛行”的，雖然人類飛行員必須待在駕駛艙內，但大多數時間他們的主要工作是監控。出于對乘客安全絕對保障考慮，民航組織通常強制要求人類飛行員必須在起飛、降落和天氣不好等一些情況下只能手動駕駛，而不能啟用自主駕駛系統。而實際上，飛機的自主駕駛系統已經非常成熟，完全可以自主進行起飛、降落和續航。這些技術后來首先被應用到軍用無人機上，“全球鷹”無人機只是需要人類給它加注足夠多的航空煤油和電，就能夠自主完成起飛、降落和長達幾十個小時的飛行。現在，無論軍用、民用，無人機已經成為非常普及的“標配”。十幾歲的小孩戶外活動時，用“大疆”無人機玩自拍已經是司空見慣的事情。

　　雖然航空監管部門的規章制度非常龐大，但其核心原則可以簡化為：把乘客或貨物安全的從A點送到B點。航空監管部門并沒有對某個自主飛行駕駛系統獨立的進行認證，而是采用對整個飛機系統進行“適航認證”的方式來確保飛機是適航的，監管部門已經擬定非常詳細的根據飛機的不同用途大型客運飛機、運輸機、小型私人飛機、農用飛機等的適航認證體系。整個飛機的“適航”責任就完全由飛機制造公司承擔。取得“適航證”的飛機，才能獲得保險公司的保險，民航公司才能夠將其投入到商業運營中。實際上就如同飛機上的很多其他成千上萬的部件，民航監管部門采取了“穿透原則”，對有些重要的子系統、部件也擬定了獨立的認證制度和檢測程序。飛機總體生產單位只能采用那些取得資格認證的供應商的子系統、部件。很多自主飛行駕駛系統都是獨立公司開發的，但沒有一家公司的自主飛行駕駛系統能夠“駕馭”所有飛行器，它都需要和飛機進行深度的耦合。監管部門是把飛機以及自主駕駛系統當作一個不可分割的整體來進行管理的。

　　由于再完善的“適航認證”流程，也沒法窮盡所有的飛行情況，特別是極端情況下的安全態勢。因此，引入保險機制就顯得尤為重要。這給航空公司以及乘客提供了一些“小概率”事件下的保障。沒有現代保險的引入，很難想象能夠建立起當今如此龐大的航空產業。

　　要實現陸地上跑的汽車也能自主駕駛，挑戰和難度則大了很多。但技術的發展最終使這個成為現實。特斯拉的汽車中，裝載了性能非常強大的自主駕駛系統，讓駕駛員可以在手動駕駛和自主駕駛兩種模式之間切換。未來的無人駕駛汽車，則計劃徹底拆掉車上的方向盤，沒有人類駕駛員，一切駕駛工作完全由自主駕駛系統完成。

　　特斯拉的汽車已經賣了很多，雖然也曝出了使用自主駕駛系統出現了幾次事故，但這并沒有妨礙它的發展，一個主要原因，人們首先是為了買個清潔能源汽車，而自主駕駛系統則是輔助的功能。谷歌的無人駕駛汽車則不同，交通管理部門以及保險公司都在評估它的“駕駛艾真體”是否合格，非常頭疼的問題是“需要給它發個行駛證”，這是因為按現有法律，沒有行駛證的汽車是不能上馬路的。早在2012年，美國的內華達州就制定了自主駕駛汽車的規章，給予它們“測試行駛證”。這些裝上了紅色“自主駕駛汽車”行駛證的汽車，已經在內華達州的公路上進行了大量的測試。

　　地面交通管理部門未來對自主駕駛汽車的政策目前還沒有正式立法，但與航空監管類似，其核心原則仍然可以簡化為：把乘客或貨物安全的從A點送到B點。從目前美國自主駕駛汽車的相關進展可以看到，地面交通監管部門顯然也是采用“整車認證+穿透原則+責任保險”的監管體系：不僅對整車系統進行認證，而且對關鍵的子系統特別是自主駕駛系統、部件也進行認證，同時需要責任保險來覆蓋一些小概率風險事件。

　　雖然人工智能艾真體已經在游戲、教育、信息服務等領域有了很多實際的應用，但這些行業大多屬于不需要監管的行業。在有監管的行業中，人工智能艾真體在航空、汽車領域的應用實踐和經驗，可以為其他需要監管的領域提供一些借鑒。

　　金融行業是監管的行業。人工智能在金融領域的應用也十分廣泛，但最讓人們期待的是“人工智能投顧”。由于越來越多的人們對于擁有一個類似圍棋人工智能A愛基,凈值,資訊lphaGo這樣強大的AI，來幫助自己進行證券投資和理財，彌補自己的投資管理能力的不足，實現財富的可持續增長的需求越來越強大，這個行業正在吸引越來越多的投資和關注。

　　為客戶提供投資顧問服務，是需要獲得相關資質的。而從事投資顧問業務的從業人員，是需要通過相關的從業資格考試才能取得從業資格的。按此邏輯，當人們在選擇“人工智能投顧服務”的時候，很自然的就會問：“這個人工智能投顧具備從業資格嗎?”

　　這個問題，需要兩個層次的回答：

　　第一個層次需要回答提供這個“人工智能投顧”服務的機構是否具有提供投資顧問業務的牌照，即這個機構是否是持牌機構。

　　由于人工智能艾真體不具備民事責任，因此，它不可能作為任何一項民事義務和責任的當事人。因此，它的從業資格是提供這項服務的機構賦予的。它本身并不具備任何民事權利和權益。所有的義務和責任毫無疑義的穿透到提供此項服務的機構。

　　因此，人工智能本身蘊涵的“自主性”，是對其功能的界定，而不是對其民事行為的界定。由此，提供此項服務的機構不可以AI的“自主性”，把自己置于“善意第三方”的位置，而逃避法定的責任和義務。如果哪天出現問題，持牌機構對客戶說，都是AI的算法導致的”自主行為”，并不是我的那個人干的，不該我承擔責任的辯護是無法得到法律支持的。

　　第二個層次是需要回答這個“人工智能投顧”是否具備提供投資顧問服務的能力。

　　自主飛行駕駛系統、自主汽車駕駛系統都是人工智能系統。它們的體系結構大多采用S.Russell在《人工智能:一種現代的方法》中所描述的人工智能艾真體模型，人工智能艾真體就是可以從環境中感知信息并自主活動的軟件和硬件實體。

　　人工智能艾真體的知識庫有些是系統初始化時，由開發設計人員植入的，而大部分是后續機器根據數據“學習”出來的。知識表示是人工智能領域一個非常重要的分支，機器無法像人們那樣可以熟練運用語言、符號、隱喻等方法等來表示知識。目前比較普遍應用的AI知識表示通常采用形式邏輯系統、價值網絡和模型等技術來建立。簡單的說，形式邏輯系統就是通過“包含”、“并”、“異或”等集合運算來表示某些知識;價值網絡則是對各種狀態的演變網絡的價值進行量化的過程;模型化也是對某些知識很好的表示。AI的知識圖譜實際上是各種知識表示的總和，這個知識圖譜本身也是隨著自身學習的增長而變化。

　　以北京資配易投資顧問公司的證券投資人工智能SIAI為例，SIAI的知識庫通常就包括如何進行客戶適當性分析、投資組合構建、擇時交易、風險管理等這些領域知識。實踐中，雖然各個公司采用的技術迥異，但目的相同。SIAI的結構如下圖：

　　對于投資顧問服務，業界一般認為包括適當性分析、大類資產配置、投資組合構建、交易執行、投資組合調整、風險管理、投后分析這七個核心功能。具備上述功能的人工智能投顧系統才可以說具備投資顧問能力。對投資顧問監管的條例、法規也很浩瀚，但其核心原則，其實也可以簡化為：從“了解你的客戶”KYC到“讓你的客戶滿意”SYC。這也是一個從A到B的問題。

　　通過上面的敘述，我們就可以回答第二個層次的問題：如果一個人工智能投顧系統的知識庫具備投資顧問服務的七個核心功能模塊的知識表示知識圖譜，那我們就可以認為它具備這個能力。這個能力是隨著AI學習而動態變化的，不同人工智能投顧能力的差異來源是多方面的，比如決策機制、數據來源等等。

　　人類投資顧問去參加資格考試，本質上就是對其“從業資格所需要的知識圖譜”進行抽樣評測。考試合格，僅僅說明他擁有從事這項服務所必需的知識圖譜是滿足的，從而擁有開展這項業務的準入資格。但這并不決定他的服務水平就一定高，或者低。

　　由此，我們可以得出一個結論：我們可以通過評測人工智能投顧系統的知識圖譜來判斷它是否具備“從業資格”。人工智能投顧應該是可以被“評測的”。

　　通過回顧航空、汽車領域對自主駕駛系統也是AI系統的監管實踐和經驗，“穿透原則”同樣適用在人工智能投資顧問領域。筆者認為人工智能投顧可以、也應該需要“從業資格”考試。人工智能投顧從業資格考試的核心是，評測其知識表示或稱知識圖譜是否具有投資顧問服務所要求的功能當然也包括法律法規方面的基于規則的知識表示。這樣的”資格認證“區別于人類資格考試的答題形式，而將采取對系統的逐項功能測試的形式實現。

　　由于持牌機構是最終的民事責任主體，因此這樣的“從業資格”考試，可以先由持牌機構通過“內測”的方式先進行。通過持牌機構內測的系統，就可以由持牌機構自主決定是否向客戶提供。等到行業逐步摸索出標準化的評測體系后，由監管部門或指定第三方進行統一的“資格認證“考試。

　　任何評測、考試都無法窮盡所有可能的狀態，在金融領域更是如此。因此，可以借鑒航空、汽車領域的實踐經驗，引入保險機制，對人工智能投顧系統進行責任保險，以減小其行為導致的意外損失，保護投資者利益。

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