2010年5月6日，美國股市在短短幾分鐘內驟然下跌近10%，引發了被稱為「閃電崩盤」的歷史性事件。這一崩盤並非由突發新聞、宏觀經濟數據，或聯準會政策變動所致。根據美國商品期貨交易委員會（CFTC）的調查，真正的誘因是一筆由共同基金發起、透過演算法程序執行的巨額E-Mini標普500指數期貨賣單。

該賣單引發了一連串連鎖反應，迅速觸發了其他高頻交易（HFT）演算法的同步拋售，加劇了市場的下跌幅度。在這場事件發生之前，演算法交易在市場中的佔比仍相對有限，而「閃電崩盤」則成為了一個轉捩點。

此後，演算法交易迅速走向主流，成為市場運作的重要組成部分。近年來，人工智慧的快速發展進一步推動了交易演算法的演進，使得AI在現代金融市場中扮演著日益關鍵的角色，不僅參與交易決策，更在某種程度上「驅動」整個市場的運作。

如今，僅憑強勁的宏觀經濟前景或紮實的技術分析，已難以支撐投資者在金融市場中的決策。在當前及未來的投資環境中，理解人工智慧如何影響市場、AI投資者的運作機制、優勢與潛在陷阱，已成為不可或缺的一部分。因此，我們有必要重新檢視：人工智慧究竟是如何驅動市場的。

人工智慧的發展

人工智慧正十分迅速地重塑金融市場的研究與交易方式，它能夠超越人類分析師，甚至超越傳統非AI的演算法。透過處理大量的價格數據、財報資訊、宏觀經濟指標與市場情緒，人工智慧能夠迅速識別趨勢，並提供深刻的見解，其效率和準確性遠非人工操作或傳統模型可比。

更關鍵的是，人工智慧完全以數據為基礎，摒棄了人類情緒和偏見，確保每個決策都更加冷靜、嚴謹和理性。

目前，投資人正透過多種方式將人工智慧融入策略中，包括貝萊德的Aladdin 系統利用AI 即時分析股票價格、收益與宏觀數據，優化投資組合配置，幫助機構投資者在複雜市場中動態管理風險與收益；TradeRiser 透過自然語言處理技術監控社交媒體、新聞和財報電話會議，提取市場情緒，為投資者先識別潛在看漲或看跌股票的「CopyTrade使散戶或機構能即時複製頂級投資者的交易策略，縮短普通投資者與專業人士之間的認知差距；AI選股模型可依據本·格雷厄姆等經典價值投資理念，對個股如蘋果進行量化評估，重構傳統投資哲學與現代智能工具的結合方式；而神經網絡則能夠模仿人腦結構，捕捉複雜的非線性模式，能夠識別傳統模型常常識別的深層關係。

人工智慧正從根本上改變我們理解市場、制定策略的方式，推動金融決策進入一個更有效率、更智慧的新時代。

人工智慧對投資者和市場的價值

相較於傳統研究動輒耗時數小時甚至數天，AI可即時處理龐大數據，迅速辨識市場模式，動態調整投資組合或產生交易策略。這種快速反應在市場劇烈波動時尤其關鍵，如今年四月所見。

除了速度優勢，AI還顯著降低了投資管理成本。相較於依賴高薪研究團隊的傳統投顧，AI投顧平台如Betterment 和WealthFront 的費用只是後者的一小部分，大幅提升了資產管理的普及性。

「低成本高智慧」的特性正在推動金融市場的進一步親民化——AI將機構級的洞察力下放給散戶，使普通投資者也能擁有過往只有大型機構才能使用的分析與交易能力。

更重要的是，人工智慧不僅改變了投資者行為，也優化了市場結構。 AI交易演算法提升了市場流動性與定價效率，能迅速辨識並修正短期錯誤定價，進而降低波動，穩定市場。例如2010年「閃電崩盤」期間，如果AI系統早已大規模部署，或許可以緩解甚至阻止那場劇烈拋售。

當然，也有質疑聲：若當時已有AI，是否可能加劇波動？這正是我們接下來要探討的問題。

人工智慧帶來的市場風險

儘管人工智慧投資工具帶來了效率與優勢，但它並非沒有隱憂。

回顧2010年「閃電崩盤」的案例，當時一筆演算法驅動的大額賣單在幾分鐘內引發了市場恐慌。隨著AI在市場中的普及，類似的程序風險可能進一步加劇。原因在於：越來越多模型基於相似的資料來源和邏輯進行交易，可能在面對某些觸發事件時做出高度一致的反應，從而加劇市場波動甚至誘發系統性風險。

雖然先進的AI系統相比傳統演算法擁有更強的異常識別與風險控制能力，理論上可以更早察覺並阻斷潛在崩盤，但也必須承認，它們對訊息的反應速度同樣可能成為波動的放大器。

速度與情緒的雙面刃

AI的交易優勢之一是可瞬時捕捉市場情緒，並據此做出交易決策。然而，這種能力也可能在面對突發事件時引發劇烈波動。訊息傳遞不再是「小時」級別，而是「秒」級別。

以2025年7月16日為例，佛羅裡達州眾議員安娜·保利娜·盧娜在X平台發文稱，她從川普總統處獲悉，聯準會主席鮑威爾將立即撤換。過去，類似傳言的擴散可能需要幾個小時，通常在被證偽前影響有限。但在AI主導交易的今天，相關引擎在數秒鐘內即從社群媒體中抓取這一內容，識別為可交易訊號，隨即引發債券和股票市場劇烈反應。

這事件顯現出：AI能在人類尚未分辨真假之前，就已做出交易決策並推動市場波動。這雖然在某些情況下可提高效率，但也可能因「假消息」或誤讀引發價格劇烈異動，形成不對稱反應。

因此，在AI日益主導市場結構的背景下，如何在提升交易效率與控制系統性風險之間取得平衡，將是未來監管與技術演進必須面對的核心問題。