根據高盛（Goldman Sachs）內部Podcast最新一集揭露的論點，這家華爾街巨頭負責旗艦級AI平台Marquee的主管邱契曼（Chris Churchman），丟出了一個讓金融圈不得不正視的警訊——當我們把越來越多的「推理」外包給AI模型，下一代金融人才的認知能力，恐怕會像現代人失去導航與記憶能力一樣，逐漸退化。
這不是科幻電影的情節。邱契曼在節目中說得很直白：「在AI時代，我們將推理能力外包給這些模型，進而導致認知退化，這將阻礙我們自行從基本原則出發進行思考與推理，這相當危險。」這句話從一位主導華爾街最尖端AI專案的高管口中說出，格外有份量。
AI接管例行工作，華爾街師徒制正面臨解構危機
華爾街的「師徒制」向來是金融人才養成的核心路徑。年輕分析師從繁重的數據整理、財報比對、簡報製作中，逐步累積對市場的直覺與判斷力。但隨著AI全面融入交易與業務流程，這些過往用來「磨」出新血的例行工作，正快速被演算法取代。
CNBC去年就曾報導，華爾街各大機構正在研議利用AI來降低初階員工與資深員工的比例——換句話說，基層職缺可能因此縮減，而倖存下來的年輕人才，也未必能獲得足夠的實戰訓練。
邱契曼的擔憂並非危言聳聽。他指出，正如GPS讓我們不再需要記路、計算機讓我們漸漸不太會心算，若由AI接管所有繁重的思考任務，銀行從業者將面臨「分析能力的流失」。他說：「你仍需要針對問題進行推理，並組織成論點，但我們現在卻正在把推理這件事委託出去。」
編輯觀點：這其實是一個「效率與養成」的經典取捨。華爾街擁抱AI的腳步不可能停下來，因為競爭對手不會等。但邱契曼的警示點出了一個金融圈集體逃避的問題：當AI可以做八十分的工作，誰還願意花五年時間培養一個能做一百分的人？從產業面來看，未來兩年內，我們很可能會看到華爾街出現「AI交易員＋資深決策者」的兩極化結構，中間的養成斷層將成為系統性風險。這不是拒絕AI的問題，而是如何重新定義「養成」的問題。
效率至上背後，一場與魔鬼的交易正在進行
用邱契曼的話來說，華爾街極力將AI融入交易與銀行業務流程的做法，可能是一場「與魔鬼的交易」——當下能提升獲利能力，但長期卻在侵蝕未來所需的人才庫。
這句話精準點出了金融業當前的兩難。根據高盛內部的觀察，AI在現階段的確能顯著提升交易執行效率、降低作業成本，甚至協助資深銀行家快速產出市場分析報告。但這些「好處」的背面，正是年輕員工失去從錯誤中學習、從繁複中建立判斷力的機會。
說真的，如果連基礎分析與推理都交給AI，那五年後的華爾街交易室裡，坐在螢幕前的人，還具備在極端市場波動下做出獨立決策的能力嗎？
數據發現：AI導入速度 vs. 人才培育週期的嚴重脫鉤
從時間維度來看，這個矛盾更加尖銳。華爾街導入AI的週期，是以「季度」為單位在推進——新工具、新模型、新平台不斷上線。但一位成熟的金融專業人才，從分析師到具備獨立決策能力的交易員，至少需要五到七年的實戰磨練。
這中間存在一個嚴重的結構性脫鉤：AI的迭代速度遠快於人才的養成速度，而當機構越來越依賴前者時，後者的成長空間將被大幅壓縮。邱契曼在2021年加入高盛主導Marquee平台，他親身經歷了AI如何快速改變機構客戶的數位服務模式，也因此對這個矛盾看得比誰都清楚。
他擔憂的不只是「年輕人不夠聰明」，而是整個產業的認知基礎正在被悄悄置換——從「人學會思考」變成「人學會操作會思考的機器」。
華爾街不願面對的真相：獲利報表看不到的隱藏成本
當然，市場的現實是：哪家機構能先用AI降低成本、提高交易績效，哪家就能在下一季的財報上風光。但這些財報數字不會告訴你，同一時間，有多少初階銀行員的例行訓練被AI取代，有多少潛在的市場判斷力在缺乏練習的情況下直接萎縮。
根據CNBC的報導，華爾街各大機構正積極研議利用AI來調整初階與資深員工的配置比例。這背後的邏輯很務實：既然AI能處理大量數據整理與初步分析，那就不需要那麼多基層人力。但問題是，那些被省下來的「人力」，恰好就是未來資深人才的「前身」。這個循環一旦斷裂，五年後華爾街面臨的可能不是人力不足，而是判斷力不足。
數據背後的啟示
邱契曼的警示，不應該被解讀為反AI的保守立場。他在節目中強調的是「平衡」——在AI與華爾街師徒制之間找到一個可行的中間路徑。換句話說，問題不在於「用不用AI」，而在於「怎麼用才不會把未來也一起外包出去」。
從高盛的內部討論來看，這個議題已經不是理論層次的辯論，而是實際在影響人才管理策略的制定。對整個金融產業來說，接下來兩年的關鍵課題，不是如何導入更多AI，而是如何在導入AI的同時，重新設計一套「不會被AI取代」的訓練機制——讓年輕人才從「做中學」轉為「思考中學」，從執行者轉為決策者。
這可能需要更結構性的變革，包括調整初階員工的工作內容、設計AI輔助下的案例分析訓練、甚至重新定義「資深」的標準。但無論如何，華爾街不能再假裝這個矛盾不存在。
你的下一步思考：如果你身在金融產業，或者正準備踏入這個領域，不妨問自己一個實際的問題——你每天在工作中的「推理」與「判斷」，有多少是真正來自你的思考，又有多少其實是AI幫你決定的？這個比例，未來一年內會變得更懸殊，還是你會刻意為自己保留思考的空間？答案，可能比你想像中更影響你的職涯天花板。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
高盛主管邱契曼對AI的核心擔憂是什麼？
他擔憂華爾街將推理能力外包給AI模型，會導致年輕金融人才的認知退化，削弱他們從基本原則進行獨立思考與分析的能力，進而侵蝕未來產業所需的人才庫。
什麼是華爾街的「師徒制」？AI為什麼會威脅它？
師徒制是資深銀行家透過日常實務工作（如數據整理、財報分析）帶領基層員工成長的訓練模式。AI接管這些例行工作後，年輕員工將失去大量實戰練習的機會，師徒制的養成路徑因此被大幅壓縮。
AI真的會減少華爾街的基層工作機會嗎？
根據CNBC去年報導，華爾街各大機構正研議利用AI降低初階與資深員工的比例，意味著基層職缺可能縮減，而留下來的員工也未必能獲得足夠的訓練來成長為未來的資深決策者。
這篇報導對金融業從業人員有什麼實際建議？
建議從業人員主動為自己保留獨立思考與推理的練習空間，不要完全依賴AI生成的結論。同時，機構應重新設計訓練機制，讓年輕人才從「執行者」轉為「決策者」，而不是被AI取代的對象。
高盛內部對這個問題有什麼具體行動嗎？
報導中未提及具體行動方案，但邱契曼在Podcast中明確呼籲在AI導入與師徒制之間取得平衡，顯示高盛內部已將此議題列為人才管理策略的重要討論項目。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
