德意志银行AI系统dbLumina对2025年市场的剖析显示，人类投资者陷入"自认为进化"的认知陷阱——尽管宣称身处新投 资时代，行为模式却仍被近期偏误等传统心理陷阱主导。当4月市场恐慌抛售时，AI检测到"狂喜"情绪并成功预判后续 23%的反弹，而人类投资者全年持续表现出非理性悲观，证明其所谓的进化只是幻觉。 硬·AI 作者 | 叶慧雯 编辑 | 硬 AI 德意志银行研究显示，在AI看来，投资者在2025年绝大多数时间里都处于"非理性"状态，贯穿全年的主导 情绪是"焦虑"。 据追风交易台，本月，德意志银行最新出了一份报告，让其人工智能系统dbLumina对2025年的市场情绪 进行了"无情"的剖析。结论直白而扎心： 在AI看来，人类投资者过于悲观，其投资行为充满了非理性、情 绪化和认知偏误。尽管投资者自认为已经进化，并身处一个"新的投资世界"，但他们的行为模式和心理陷 阱却与过去如出一辙。 这份报告对投资者的核心启示可以总结为以下几点： 逆向投资的铁证： AI确认，投资者在市场最低点时（2025年4月）表现出最极端的"非理性"（即恐惧）。反向操作，即在他人 恐惧时贪婪，在今年被证明是绝对正确的策略。 恐惧之巅 ...

德意志银行AI系统dbLumina对2025年市场的剖析显示，人类投资者陷入"自认为进化"的认知陷阱——尽管宣称身处新投资时代，行为模式却仍 被近期偏误等传统心理陷阱主导。当4月市场恐慌抛售时，AI检测到"狂喜"情绪并成功预判后续23%的反弹，而人类投资者全年持续表现出非理 性悲观，证明其所谓的进化只是幻觉。 本月，德意志银行最新出了一份报告，让其人工智能系统dbLumina对2025年的市场情绪进行了"无情"的剖析。结论直白而扎心： 在AI看来，人 类投资者过于悲观，其投资行为充满了非理性、情绪化和认知偏误。尽管投资者自认为已经进化，并身处一个"新的投资世界"，但他们的行为 模式和心理陷阱却与过去如出一辙。 这份报告对投资者的核心启示可以总结为以下几点： 逆向投资的铁证： AI确认，投资者在市场最低点时（2025年4月）表现出最极端的"非理性"（即恐惧）。反向操作，即在他人恐惧时贪婪，在今年被证明是绝对正确的策 略。 恐惧之巅的"狂喜"信号： 最令人震惊的发现是，AI仅在4月和5月市场抛售最严重、恐惧情绪达到顶峰时，才识别出了"狂喜"情绪。这成为了一个完美的买入信号，预示着部分投 资者在过度抛售后恐慌性地回 ...

这份报告对投资者的核心启示可以总结为以下几点： 德意志银行的研究方法是，将其2025年1月至10月的每日市场评论输入其专有AI系统dbLumina，并要求 其量化市场心理。其中一项关键分析是"理性/恐惧指数"，该指数评分范围为-1.00到+1.00，负分代表市 场趋向于恐惧和对外部负面因素的过度反应。 据追风交易台，德意志银行最新出了一份报告，让其人工智能系统dbLumina对2025年的市场情绪进行 了"无情"的剖析。结论直白而扎心：在AI看来，人类投资者过于悲观，其投资行为充满了非理性、情绪 化和认知偏误。尽管投资者自认为已经进化，并身处一个"新的投资世界"，但他们的行为模式和心理陷 阱却与过去如出一辙。 2025年，投资者口中反复出现的一句话是："我们正在一个全新的投资世界里运作"。然而，AI的分析无 情地戳破了这个幻想。 逆向投资的铁证： AI确认，投资者在市场最低点时（2025年4月）表现出最极端的"非 理性"（即恐惧）。反向操作，即在他人恐惧时贪婪，在今年被证明是绝对正确的策 略。 恐惧之巅的"狂喜"信号： 最令人震惊的发现是，AI仅在4月和5月市场抛售最严重、恐 惧情绪达到顶峰时，才识别出了"狂 ...

信息茧房概念起源与发展 - 信息茧房概念由桑斯坦正式提出 但雏形可追溯至尼葛洛庞帝1995年提出的"我的日报"概念[4] - "我的日报"构想高度个性化信息获取方式 最初被寄予积极期望 认为能充分满足个体信息需求[4] - 个性化定制实现后带来未预料后果 导致受众群体碎片化 最终可能形成"一人一受众"的极端形态[5] - 算法推荐系统为"我的日报"构想提供技术支撑 使其从技术构想变为现实[6] 信息茧房的类型与特征 - 信息茧房存在不同类型 包括高级与低级茧房 有关得住与关不住人的茧房[7] - 真正有效的茧房是用户无法感知其存在的茧房 只有无法察觉时才能真正发挥作用[8] - 茧房形成存在用户主动选择因素 如正合心意的内容选择 也存在外部设置的茧房[7] - 电信诈骗群组案例显示 99个机器人与1个真实受害者的环境能产生深远茧房效应[8] 技术对信息茧房的影响 - 智能技术使信息"投其所好" 在单一维度形成过度强化 忽略其他维度信息获取[10] - 技术不仅延伸人的感官 甚至可能改变感官体验和大脑功能运作[10] - 算法推荐系统基于协同过滤技术 核心目标是提升点击率和用户停留时长[60] - 推荐算法存在边界 某些目标无法通过算法优化实现 如内容多样性提升[37] 用户行为与信息茧房 - 用户主动使用产品功能意愿低 后台数据显示使用订阅功能的用户占比非常低[24] - 用户更倾向被动接收状态 沉溺于平台"投其所好"的舒适内容环境[24][25] - 存在认知偏误和证实性偏差 用户倾向寻找支持自身立场的信息 忽略相反观点[16][19] - 提供相反观点可能产生反向强化效应 越提供相反观点用户越坚信自身立场[18] 平台实践与内容治理 - 腾讯新闻曾过滤掉95%的内容 从2000万条内容缩减至百万级别[66] - 内容筛选核心标准基于作者维度 优先保留垂直领域持续创作的优质账号[66] - 主动下架用户喜闻乐见但低质内容品类 如搞笑类内容[66] - 清理内容后流量实际下降约15% 低于预估的30%下降幅度[68] 信息生态与多样性 - 信息供给量级远超以往任何时期 但存在结构多样性失衡问题[11][62] - 内容池需要保证种类多样和分类结构均衡 避免某类内容过度主导[62] - 算法层面需关注曝光多样性均衡 设置约束条件避免强者愈强效应[62] - 蜂房隐喻强调信息多元可得性 类似蜜蜂采集多样花蜜而非单一花源[47] 古典互联网机制 - RSS订阅曾是理想信息获取方式 允许用户订阅多元信息源并平等呈现[51] - 搜索引擎是良性信息获取机制 通过链接数量等信号判断内容重要性[52] - BBS论坛比社交媒体更具讨论质量 邮件清单维持高质量学术讨论[53] - PC互联网基于链接的跳转机制 提供探索不确定性的"艳遇乐趣"[53] 内容标准与价值判断 - 好内容标准应随时代变化灵活调整 但需明确排除虚假恶意内容的底线[47][64] - 内容价值判断需考虑受众认知水平差异 对易感人群需要更严格质量控制[43] - 企业需保持克制 即使技术能力可赚100元也只赚70元 留出余地[70] - 内容产品需明确目标用户体验 如腾讯新闻定位高效获取有质量资讯[67] 算法与商业模式的平衡 - 广告商业模式与流量直接挂钩 容易导致内容策略盲目迎合[61] - 企业负责人需要克制性 避免被商业模式裹挟[72] - 多目标平衡敏感意识很重要 流量与品质 大众满意度与内容可持续性需兼顾[71] - 优质作品可能只有千万用户理解 但商业上需要吸引亿级用户的内容[71] 解决方案与实践经验 - 治理信息茧房需超越技术 依赖制度设计教育引导等多种能力整合[39] - 设立主编遴选机制 由可信专业人士承担内容过滤与精选责任[38] - 保留人为遴选内容集合 如热点精选频道 不受算法效率影响[74] - 利用AIGC技术邀请专家生成内容集合 供用户follow不同领域视角[76] - 加强用户教育引导 帮助不同人群意识到技术双刃剑属性并善用技术[25]

信息茧房与蜂房概念 - 信息茧房概念源于"我的日报"构想，由尼葛洛庞帝在1995年提出，后被桑斯坦发展为正式理论 [7][8] - 蜂房概念由腾讯高管提出，强调信息多元可得性，比喻为蜜蜂采集多样花蜜 [36][42] - 信息茧房被分为高级与低级类型，高级茧房用户难以察觉其存在 [10] - 蜂房结构通透连接广泛，包含蜂蛹、蜂蜜等多元信息单元协同运作 [43] 技术与用户行为 - 算法推荐系统实现了"我的日报"构想，但也带来信息碎片化问题 [8] - 用户主动使用订阅功能比例低，仅约5%用户会自主选择信息源 [21][22] - 协同过滤算法主导内容分发，以点击率和停留时长为核心指标 [55] - 古典互联网机制如RSS订阅、搜索引擎被边缘化，但信息获取质量更高 [45][46] 内容生态治理 - 腾讯新闻在2022年过滤掉95%内容，从2000万条缩减至不足百万条 [59][60] - 内容筛选标准侧重作者维度，优先保留垂直领域持续创作者 [60] - 主动下架搞笑类等高流量内容，流量实际下降15%低于预期30% [61][62] - 保留人工编辑板块如"热点精选"和"精选频道"，占比约5%内容 [67][68] 平台实践与挑战 - 腾讯内部存在克制文化，技术盈利只取70%留30%余地 [64] - 内容多样性管理需动态平衡，避免单一类型垄断流量 [58] - 短期点击效率与长期社会福祉存在博弈，形成"微笑曲线"效应 [20][63] - 生成式AI时代需要重建信息把关人机制，结合人工与技术筛选 [52][68] 行业发展趋势 - 互联网内容生产2015-2021年呈指数级增长，催生海量低质信息 [54] - 最大公约数逻辑主导技术发展，精英文化让位于大众偏好 [51][52] - APP形态加剧信息孤岛效应，PC互联网链接机制更利于信息流动 [48] - 算法并非原罪，关键在于设计目标和运用方式 [38]