重點摘錄

高盛合夥人 Chris Churchman 警告，人工智慧在華爾街的廣泛採用可能會使未來銀行家的推理能力變鈍，因為會把批判性思考外包給模型。他認為，雖然 AI 可以提升短期生產力和獲利能力，但可能會削弱那些將初級人員培養為資深專業人士的默會、基於經驗的學習。公司必須設計系統，讓人在高風險決策中保持主導並保留在職培訓。 這一關鍵觀點強調，保留人類判斷對於維持長期機構能力至關重要。

情緒分析

• 文章整體情緒偏向謹慎並帶有混合看法。它承認 AI 為金融機構帶來明顯的營運與效率優勢——更快的資料處理、自動化例行工作以及潛在的成本節省——同時對人力資本發展的意外後果表示擔憂。語氣主要是建議性的，敦促在採用 AI 時尋求平衡，而非完全拒絕。
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文章內容

Chris Churchman 是高盛負責機構客戶的 Marquee 數位平台的合夥人，他警告說，人工智慧在華爾街的快速普及可能會削弱下一代金融專業人士的推理能力。在公司播客中，Churchman 將這一轉變比作某些工具變得普遍後，導航或記憶技能的喪失：當模型接管分析任務時，從業者可能會停止從第一性原則出發思考。

Churchman 的言論突顯了產業內的一種張力。一方面，將 AI 嵌入交易、研究、風險分析及其他工作流程可以提高生產力和獲利能力；另一方面，它也可能掏空那些教導初級銀行家如何分析問題、構建論點並在不確定情況下做判斷的學徒制過程。如果曾用來訓練新手的例行工作被自動化，企業可能會培養出較少擁有透過經驗建立的默會知識與直覺的人才。

他觀察到，有些在職場上學到的教訓從未被寫下：資深交易員和銀行家擁有的專業知識很大一部分是默會的。初級員工通常透過回應真實客戶需求、處理定價挑戰以及接受有經驗同事的監督來獲得這些知識。雖然這類任務非常適合自動化，Churchman 仍然質疑，若把它們從實作學習中移除，未來是否能培養出足夠勝任的資深人員。 他主張保留那種默會學習對於維持機構實力至關重要。

Churchman 也指出產業內關於人員配置比例的討論。隨著能自動化大量初級工作內容的工具出現，銀行正探討是否能減少支援資深團隊的初級員工人數。這種做法會帶來立即的成本效益，但也可能進一步削弱傳統上供應交易台與客戶面向職位經驗決策者的人才管道。

從系統設計的角度，Churchman 強調應如此整合 AI，使人在高風險、高不確定性決策中仍保有控制權。他警告避免出現讓員工僅僅監視算法輸出而變成被動操作員的情況，而不是行使判斷力。他表示，即便在像高盛這樣的領先機構，該公司仍未完全解決如何在保護其學徒文化的同時管理這一過渡的問題。

談到 Marquee 平台時，Churchman 描述了技術與治理層面的挑戰。將 AI 部署給機構客戶時，最優先的是確保事實準確性和可稽核性。金融使用案例容錯率遠低於面向消費者的聊天機器人，因此系統必須呈現可驗證的輸出和清晰的來源。Churchman 回憶測試中的一個事件，模型承認其局限性：它可能會給出自信且聽起來詳盡的回應，但並非真正詳盡——這一承認突顯了人類監督的重要性。

總而言之，文章呼籲達到平衡：利用 AI 帶來的效率和能力，但有意識地設計工作流程與培訓，以保留能培養判斷力的實作經驗。公司應實施防護措施，要求人類決策者在關鍵情境驗證模型驅動的結論，並維持結構化的初級人員學習機會。Churchman 認為，保留學徒文化並非僅是情感上的懷念：它是維持金融市場所需專業深度的實際必要條件。

隨著華爾街持續整合更高階的 AI 工具，機構將需要建立治理、教育與營運框架，以防止認知退化，同時捕捉生產力提升。這意味著不僅要關注 AI 能做什麼，還要確保人類能從第一性原則進行推理、培訓接班人，並在不確定情況下做出細緻的決策。

關鍵見解表