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银行家杂志■人工智能与财富管理者信义义务的调适( 三 )


其二是秉承善意行事标准问题 。 善意只能由具有独立意志的主体才能拥有 ， 人工智能本身无法拥有善意或恶意 。 但是正如很多研究者指出的 ， 人工智能将不可避免地具有自身的系统性偏见 ， 在不能认定此为人工智能非善意的情况下 ， 如何判断管理者善意与否 ， 将是一个难题 。 总体看来 ， 不能简单地将人工智能的系统性偏见视为管理者的非善意 ， 在管理者不知晓、不理解人工智能系统性偏见的情形下 ， 该偏见才与管理者善意与否无关；如果管理者知晓人工智能系统性偏见但未采取任何措施 ， 则管理者须承担忠实义务 。 管理者在此情形下可采取的措施包括消除或校正人工智能的系统性偏见 ， 或者在系统性偏见无法消除或校正的情况下 ， 对人工智能的管理或决策行为做出必要的人工干预 。
关于谨慎义务标准 ， 西方经历了从数量标准（英国的“法定清单（legal list）”方法）、谨慎人标准到谨慎投资人标准的演变 。 为适应资产管理的不断商业化趋势及现代投资组合理论（MPT） ， 谨慎投资人标准在谨慎人标准基础上 ， 更加强调专业管理者的行业标准 ， 强调并确认专业受托人的信义义务（特别是谨慎义务）标准应高于一般的谨慎标准 ， 受托人应拥有较高的专业管理与投资技能 。
人工智能应用能进一步为财富管理者赋能 ， 有助于管理者履行谨慎义务 ， 但它同时也对谨慎义务的标准提出了需要考虑与应对的新问题 ， 特别是在以下两个方面 。
其一是如何判断行业标准问题 。 传统上 ， 行业标准是以行业的普遍实践与对从业者的专业要求作为重要的参考标准 ， 是以“人”为参照对象 。 但是 ， 人工智能在某些方面所展现出来的专业技能 ， 如数据与信息收集与处理、成本与收益计算、客户服务的及时性与容量 ， 都将远远超出专业人员所能达到的水准 。 在人工智能应用的情况下 ， 财富管理的专业能力是以通常的从业者的普遍能力作为标准 ， 还是以从业者能力与人工智能赋能的综合能力作为标准？如何判断人工智能在行业中的普遍或平均能力？人工智能的应用将使谨慎义务的专业基础更加复杂化 。
其二是管理与投资决策的合理性问题 。 为了证明管理者尽到了谨慎义务 ， 管理者必须能够说明其管理与投资决策理由与合理性 。 在人工智能初级应用、受管理者控制的情况下 ， 既有的谨慎义务标准完全能够适用 。 但是 ， 随着人工智能自主性与机器学习能力的不断提高 ， 人工智能将利用远超人类能够掌握与计算的大数据、通过系统自身的逻辑与程序做出决策 ， 人工智能如何收集、加工、利用数据将不是一个可见的过程 ， 即存在一个所谓的“黑箱操作”过程 ， 人工智能不会对此做出完整的记录与解释 ， 管理者将很难对人工智能的决策理由与合理性做出明确的解释 ， 甚至也并不理解 。 在此情况下 ， 传统的基于专业的合理决策标准也将无法适用 。
基于以上两个方面的考虑 ， 管理者谨慎义务的标准必须随着人工智能的大规模应用而做出调整 。 调整的基本原则应是将人工智能系统的适格性与操作的合程序性纳入到管理者谨慎义务的标准之中 ， 在人工智能应用的情况下 ， 弱化对人工智能管理与投资决策本身合理性标准在判断谨慎义务中的作用 。
人工智能与财富管理者信义义务内容的新变化
人工智能应用既导致财富管理者行为与作用的改变 ， 同时也将从不同方面对委托人的权益产生影响 ， 委托人与管理者之间的联系、权利（或权力）与义务也将发生改变 ， 二者之间信义关系的内容也必将随之而变化 。 人工智能应用带来的财富管理新变化也必将反应在信义义务内容之中 ， 使信义义务内容进一步丰富、发展 。 从人工智能的特征、在财富管理领域现有应用与可能的发展方向来看 ， 人工智能对信义义务内容新发展将主要体现在以下几个方面 。
确保人工智能系统适格性义务 。 人工智能日益成为财富管理的重要工具与手段 ， 在很多方面将取代自然人的工作 ， 人工智能系统是否符合财富管理的需要、是否适于从事相关的财富管理工作 ， 对于财富管理是否能够实现委托人期望的目标、维护委托人的利益 ， 具有至关重要的影响 。 由于人工智能本身并不是信义义务主体 ， 而财富管理者对于人工智能管理与决策过程并不能完全掌控 ， 因此确保人工智能系统本身的适格性具有基础性意义 。 只有适格的人工智能系统才能解决由人工智能对信义义务所带来的新挑战 ， 在委托人与财富管理者的信义关系中形成一种新的平衡 。


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