當 AI 正大舉進入資本市場，未來由 AI 演算法選出「獨角獸」的日子或許已經不遠了。牛津大學的研究人員和創投公司 Vela Partners 共同進行的研究顯示，大型語言模型在識別「具高額融資潛力」的科技公司創辦人時，準確率甚至能超越人類創投家。
AI 在數據分析、資產配置與投資選擇上展現高效率，能加速並優化系統與決策，然而 AI 也因為缺乏人類擁有的直覺以及對不可預測環境的適應力，讓資本市場因此來到關鍵節點：如何在 AI 帶來的效率與人類獨有的判斷之間重新劃界？
AI 模型比專業投資人的眼光更精準
在牛津大學與 Vela Partners 的研究中，研究團隊將 OpenAI GPT-5、DeepSeek-V3 等多個大型語言模型，用來分析 LinkedIn 與 Crunchbase 的九千位匿名創辦人資料，目標是找出那些日後能籌資或出售公司達 5 億美元的成功者。
結果顯示，AI 的表現不僅不輸人類創投，甚至更勝一籌：GPT-5 的成功率約五成，DeepSeek-V3 則高達六成。這項研究結果暗示，個人過往的背景與經驗，可能比資金、時機或運氣更能預測未來成功，這樣的結果也動搖傳統「慧眼識英雄」的模式，並讓市場開始焦慮：當 AI 能精準挑出未來贏家時，專業投資人是否會被取代？
AI 「過度自信」與缺乏適應力的風險
儘管 AI 在數據密集任務上展現優勢，但仍有許多問題待解。首先，AI 會出現偏誤或「過度自信」的狀況，像 DeepSeek 在投資篩選上過於保守，錯失許多成功案例；Google Gemini 則過於大膽，將失敗例子也一併選入，反映出 AI 在複雜推理場景下的脆弱性。
此外，AI 常常缺乏對同理心、文化差異或地緣政治變動的理解，尤其在面對不完整數據或無法量化的社會因素時，因此如果把投資決策完全交由 AI，極可能在關鍵時刻導致嚴重誤判。
人類判斷的不可取代性
相較於 AI 的優勢，人類在直覺、經驗與責任上仍具獨特價值。投資新創時，評估創辦人的特質、文化與信任關係往往比數據更重要，這正是 AI 難以捕捉的。另一方面，AI 雖能快速預測短期走勢，但在面對大規模地緣政治或社會變化時，往往缺乏人類的遠見與適應能力。
因此究竟哪些工作應該交給 AI，哪些又必須仰賴人類判斷？《Forbes》提出一個「AIM 框架」，提供企業領導者具體指引。
首先，第一層是「自動化」（Automate），意即將標準化、重複性任務交給 AI，像是過濾垃圾郵件、處理發票或標記異常事件。第二層是「介入」（Involve），代表在中等複雜度的決策中採混合模式，由 AI 提供建議，人類最後決定，適合投資建議或詐欺警報使用。第三層是「手動管理」（Manually manage），強調凡涉及倫理、同理心與品牌的議題，如產品召回或解雇員工，皆必須完全由人類工作者承擔。
未來資本市場可能走向「人機共決」的模式，由 AI 提供分析、人類負責確立價值與方向。當 AI 判斷力不斷提升，真正重要的不再是人類是否能「比 AI 更準」，而是能否建立一套智慧分工：讓 AI 擅長的數據分析補足人類不足，同時保留人類在直覺、倫理與長期視野上的優勢，唯有如此，AI 才能在資本市場中發揮正向價值。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Financial Times》、Forbes，首圖來源：AI 工具生成。
