人类最伟大的能力，不是知道答案，而是永远保持提问与重构答案的可能。 L. G. Valiant 在规则明确、数据丰富的任务中AI已展现出越来越强大的超人类能力。比如OpenAI宣称，GPT-4参加了多 种基准考试，包括美国律师资格考试、法学院入学考试LSAT、SAT数学部分和证据性阅读与写作部分考 试等。在这些测试中，GPT-4得分高于88%的人类应试者。 AI技术的快速进展和成熟，无疑从很多方面影响和改变着我们的生活和工作方式，尤其是在 整合共识和 主流叙事、优化"已知"领域的运行效率 方面，现有的AI模型已体现出强大的能力。 相比与当前的AI，人类的价值和竞争优势体现在哪里？个人赞同以下观点， 保持对异常现象的好奇心， 勇于挑战共识，提出有价值的假说，仍是人类最值得珍视的能力。 AI的优势：高效整合历史经验和共识， 优化"已知"领域的运行效率 当前以大语言模型（LLMs）为代表的AI模型，仍然是一个 数据和计算驱动，基于历史频率、相关性及均 值的统计归纳系统 。它的"智能"，是基于"同一事物可以通过无限种方式被陈述、表达和表征"这一事 实。其能力源于语言表征的泛化能力，即能够将一种表达方式转化为另一种表达 ...

量化投资与人类决策对比 - 量化投资近年来快速发展并受到人工智能加持 但不同基金经理对量化工具的应用效果存在差异 [2] - 投资属于不确定性领域的游戏 更应关注决策过程而非短期结果 长期收益来源于高质量的决策过程而非短期收益简单累积 [3][4][5] - 优秀决策过程包含三个维度：知道是什么、为什么、结果怎么得来 AI在"是什么"方面有数据优势 但人类在"为什么"和"结果推导"方面更具创造性 [6] - 人类能够提出突破性假设（如伽利略摩擦力假说） 这种推翻共识的创造性是AI基于统计归纳无法实现的 [7] 超额收益来源 - 超额收益本质来源于挑战市场共识 与市场普遍一致的投资只能获得平均收益 [8][9] - 上市公司股票长期超额收益的根本来源是其经营积累和可持续竞争优势 而非量化信号捕捉 [10] - 价值判断具有先验性 不能仅通过数据回测证实 回测更多用于发现策略问题而非验证结论 [11][12][13] 量化技术应用实践 - 异常数据处理需根据目标进行调整（如对万亿市值公司取对数处理） 结果异常可能揭示策略偏差 [14] - 同一量化策略在不同指数（沪深300/中证500）中增强效果差异源于成分股结构和权重分布不同 [16][17] - 量化在指增策略中主要作为跟踪误差控制工具 用于约束组合权重而非创造超额收益 [10][21] 投资方法论建议 - 个人投资者应聚焦能力圈 深入理解企业超额经营优势的可持续性 [18] - 选择基金经理需经得住业绩波动考验 能在其跑输市场时保持信心才是真正理解其策略 [19] - 对无力研究个股的投资者 持有指数获取市场平均收益是理性选择 权益长期收益应高于存款利率 [20]