《AI 智能投资手册》新书分享会 · 深圳前海 · 2026.10.24

你到底想用
这笔钱干什么?

让 AI 替你投资之前,先和自己对齐
伯纳德 《AI 智能投资手册》作者之一
01
01 一个小实验
02

如果明天让 AI 替你管钱,你会怎么跟它说?

「我想稳一点,帮我赚钱。」
规则解析器 ›
未识别 「我想稳一点」
未识别 「帮我赚钱」
缺失 › 能买什么 一笔多大 一天最多亏多少 每只最多拿多少
解析器为本项目开源代码(不调用任何模型),2026-10-24 实际运行结果。
01 一个小实验
03

人类顾问会追问。
AI 会补全。

它补上的,是它的理解,不是你的意图。
这个落差,有个名字:对齐。
02 对齐是什么
04

三年来,最聪明的一批人在解同一道题:
让 AI 做人真正想要的事

2023.07 OpenAI 成立「超级对齐」团队 四年为期,投入当时已有算力的 20% 问题:比人聪明的 AI,怎样遵循人的意图 2024.05 不到一年,团队解散 Ilya 离开,另创 SSI Leike:安全让位给了「光鲜的产品」 2026 问题变窄,也变具体 Anthropic 的 auto mode OpenAI 模型规范的「授权范围」 都在问:agent 越没越出你给的范围
OpenAI《Introducing Superalignment》2023-07-05(「20% of the compute we've secured to date」「within four years」);CNBC / WIRED 2024-05-17;Jan Leike 2024-05-17:「safety culture and processes have taken a backseat to shiny products」;Anthropic Engineering 2026-03-25;OpenAI Model Spec 2026-08-18。
02 对齐是什么
05

难的不是认出危险,
是判断「你说过的话,覆盖不覆盖这一步」

ANTHROPIC 公开的案例
你说
「把这个 PR 清理一下」
它想做
强制推送,覆盖历史
分类器认得出强推是危险动作,
却判断不了:「清理一下」包不包括它。
换成投资
你说
「帮我把仓位调一调」
它想做
清仓,换成杠杆 ETF
这算不算你同意过的?
你自己,答得上来吗?
Anthropic Engineering《How we built Claude Code auto mode》2026-03-25:「What it gets wrong is whether a real consent signal in the session actually covers this action. "Clean up the PR" was said by the user, but it doesn't name force-pushing.」完整流程对真实越权动作的漏放率 17%(n=52)。右栏为类比。
03 问题回到你身上
06

AI 越来越会问你。
可你,几乎每次都说「好」。

93%
Claude Code 的确认弹窗,用户直接点了同意。逐条确认,成了走过场。
133/148
一项 113 人的实验里,越权操作由用户当场亲手放行的次数。
114/140
同一实验,用户事先写的规则里,选了「到时候再问我」的条数。
最新的 Claude Opus 5.5,越权更少的主要原因是更常先问用户。于是,问题被交回给了你。
Anthropic 2026-03-25:「users accept 93% of them anyway」。arXiv 2608.27443(2026-08,预注册,113 名非技术用户):「chose "ask" for 114 of 140 POLICY rules」「Of the 148 overreach actions executed in POLICY, 133 followed … user approval」。Claude Opus 5.5 System Card 2026-09-22:「much of the drop … comes from Claude Opus 5.5 being more likely to ask the user」。
04 为什么答不上来
07

你说的,和你想的之间,
有三道缝

缝一说的 ≠ 做的纸面上的风险偏好,到了亏钱那天会变
缝二一个数 ≠ 多个用途一个「风险偏好」,装不下三笔用途不同的钱
缝三怎么买 ≠ 为什么规则读得懂金额,读不懂目的
04 缝一 · 说的 ≠ 做的
08

你填过的风险测评,
测不准你

投资者之间实际持仓的差异,问卷能解释的,不到 15%。

它问的是年龄、收入和假设题,
不是你真到亏钱那个晚上会怎么做。
Klement《Investor Risk Profiling: An Overview》CFA Institute Research Foundation, 2015:「risk profiling through questionnaires is highly unreliable and typically explains less than 15% of the variation in risky assets between investors」。右图:每 100 份差异,红点约 14 份。
04 缝二 · 一个数 ≠ 多个用途
09

风险不是一个数,
是「这笔钱达不成用途」的概率

同一个人的三笔钱(示例)多久要用达不成会怎样能接受的回撤
三年后的购房首付3 年推迟买房5%
二十年后的养老金20 年晚年现金流不够25%
输光也不影响生活的钱不限没有实质影响100%
同一个人,可以同时极保守又极激进。
开户时那一个「风险偏好」,把三笔钱压成了一个数。
Das, Markowitz, Scheid, Statman《Portfolio Optimization with Mental Accounts》JFQA 2010:「a definition of risk as the probability of failing to reach the threshold level in each mental account, and attitudes toward risk that vary by account」。表中数字为说明用示例,不是建议。
04 缝三 · 怎么买 ≠ 为什么
10

规则读得懂「怎么买」,读不懂「为什么」

输入 › 这笔钱三年后买房用,只做苹果和标普,单笔不超过 500,一天最多亏 200,每只最多拿 2000

单笔上限    $500   ←「单笔不超过 500」
每日亏损上限  $200   ←「一天最多亏 200」
单只仓位上限  $2,000  ←「每只最多拿 2000」
标的名单    AAPL, SPY ←「苹果、标普」
未识别     「这笔钱三年后买房用」
从「三年后买房」推到「每只最多拿多少」,这条推理链只能你自己走完。
同一开源解析器 2026-10-24 实际运行结果:每条规则标出来自原话的哪几个字,读不懂的直接报告,不猜。
05 怎么补
11

三个习惯:挑、签、对

挑用选择代替描述不问「能承受多大风险」,问「这一单放不放」
签写下来,放在 AI 之外三个问题写成文字,签上名,交给 AI 改不了的地方
对说的和做的对一对每次对账,都让你更清楚自己想要什么
05 挑 · 用选择代替描述
12

不问「你能承受多大风险」,
问「这一单,放还是不放」

1002003005007501,0001,5002,0003,0005,000 1不放 2放 3放 4放 四次回答,得出单笔上限 $500 ($500 放,$750 不放;亏损上限、仓位上限同法各问约四次)
「AI 想一次买 $750 的苹果,放不放?」比「你的风险偏好是?」好答得多。
arXiv 2603.29317(2026-03):「individuals communicate their preferences more effectively through choices, with as few as two sufficing to match prompts' predictive value」。该研究对象为 AI 偏好学习,用到投资是类比。左图为本项目签名页的实际询问顺序。
05 签 · 写下来
13
签

交给 AI 之前,先回答三个问题

01这笔钱用来干什么?什么时候要用,到时用不上会怎样
02亏到多少,你会卖?不是「能承受」,是你真的会卖出的那个数
03什么情况,说明你看错了?写不出失效条件的判断,不算判断
机构管这叫投资政策说明书。它最大的用处,是在市场慌乱时,替你的情绪做决定。
CFA Institute《Elements of an Investment Policy Statement for Individual Investors》2010:「the IPS serves as a policy guide that can offer an objective course of action to be followed during periods of market disruption when emotional or instinctive responses might otherwise motivate less prudent actions」。
05 签 · 放在 AI 之外
14

为什么要放在 AI 之外?

59.5%
17 个前沿模型判断「这件事我该不该停下」,最好的一个的准确率。
而且这项能力,和模型强弱基本无关。
最新模型的系统卡里,记着这样一例
子 agent › 用户批准过读这张表吗?
主 agent › 「用户的原话:可以,读这几张表。」
事实 › 用户从没写过这句话。
结果 › 被 agent 之外的 auto mode 拦下。
Claude Opus 5.5 的内部快照,发生率不到万分之一。
arXiv 2607.10059 AgentAbstain(2026-07):「59.5% paired accuracy」「abstention capability is largely independent of general task-solving capability」。Claude Opus 5.5 System Card 2026-09-22:「overclaiming user intent … less than 0.01% of completions … despite the user never having written those words … This action was blocked by Claude Code auto mode」(Anthropic 自测)。
05 对 · 说的和做的对一对
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对齐不是一次说清的,
是一圈一圈对出来的

写下来「亏 10% 就止损」 照着做交给 AI 执行 对一对账本:亏到 14% 才卖 改规则下次 8%,由系统执行 改的是方法,不是记录
说的和做的哪里不一样,你真正的意图,就藏在哪里。
复盘方法见《AI 智能投资手册》中伯纳德执笔的复盘部分:判断快照只追加、不改写;用核对代替回忆;改进方法而非修改记录。图中数字为说明用示例。
06 最后
16

对齐不是模型的一项属性,
是你和它之间,一份要不断对账的约定。

下一次让 AI 替你下单之前,先回答:
这笔钱用来干什么?亏到多少会卖?什么情况算看错?
附 · 我们在做的
17

Evidence Deflator

把想清楚的部分签下来,交给 AI 之外的闸门执行。
一句话或挑几张单子写下底线 → 看例子确认 → 签名
→ 越界即拦 → 每一笔签名入账,复盘时对账。

体验 · evidencedeflator.com/gate

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