在2026年8月的Jackson Hole经济政策研讨会上，普林斯顿大学经济学家Markus Brunnermeier提出了一种令央行不安的未来：金融市场里的AI代理可能比人类更快、更深入地理解中央银行。
它们能够同时分析宏观数据、政策文件、历史决议、官员讲话和市场反应，从中推断央行的政策函数；人类央行却未必能够理解由无数AI代理共同形成的市场行为。Brunnermeier把这种局面称为“非对称理解”，并据此设想，央行未来可能不得不从精细裁量退回更简单、更强硬的规则，甚至重新考虑过去数十年不断增强的政策透明度。
自由学者胡翌霖却认为，这种担忧把问题问反了。
如果AI不仅能比普通投资者更快理解央行，甚至能够比央行官员更全面地处理经济信息，那么真正需要解释的，未必是央行怎样避免被AI看穿，而是人类官员为什么仍应垄断货币政策。
如果说央行的发言都是AI比人类更快理解，那么为什么不直接让AI来发言呢？为什么还要给这一小撮人以世界顶端的权柄呢？
这不是一份建立“AI美联储”的完整政策设计。胡翌霖首先是一名比特币支持者。他从根本上反对法币垄断，也反对由中央机构持续调控货币供给和利率。在他的最终主张中，货币应当像其他商品一样由市场自由选择，最好的货币政策就是不存在货币政策。
但他愿意暂时接受央行支持者的前提：假定宏观经济确实需要一个中央机构，根据通胀、就业、信贷和市场变化持续进行调控。即便如此，也不能不经论证地认定，十几名官员一定比AI更适合完成这项工作。
“自由市场”为什么要看一小撮人的脸色？
现代央行制度有一个极其矛盾的景象。
一方面，全球经济被称为市场经济。企业家应当根据价格判断需求，投资者应当自行承担风险，市场参与者应当在分散交易中发现信息。
另一方面，全世界的投资者、企业家和政府又必须紧盯少数央行官员。他们研究利率决议、会议纪要和措辞变化，判断某位委员偏“鹰”还是偏“鸽”，分析主席在记者会上的语气、停顿甚至表情。几句话便可能改变全球资产价格、企业融资成本和无数家庭的住房负担。
“全世界的投资者乃至企业家盯着美联储的一小撮人看，他们的一举一动乃至一颦一笑都能牵动整个全球市场。”胡翌霖说，“而我们竟把这种全球市场称为自由市场，这局面难道不荒唐吗？”
央行通常把这种权力解释为专业治理。美国国会为美联储设定价格稳定和最大就业的双重目标，同时给予其操作独立性；美联储自己的解释是，独立性可以减少短期政治压力，使决策更着眼于长期，并以数据和分析为依据。(联邦储备系统)
但法律授权只能解释央行的权力从何而来，不能证明现行制度永远合理，更不能证明央行官员在认识能力上天然优于其他可能的决策机制。
如果货币政策本质上依靠数据处理、模型比较、风险预测和情景推演，那么AI显然构成了对专家认识权威的直接挑战。它能够处理远超人脑容量的信息，比较大量经济模型，也不会因为个人声誉、职业前途、性格冲突或一时情绪改变结论。
胡翌霖并不要求先证明某个现成模型已经能够独立掌管美元。他提出的是一个更基本的举证责任问题：过去，人们默认由专家委员会决策，只要求新制度证明自己近乎完美；AI出现以后，这种默认不再成立。人类央行也必须证明，自己比AI更聪明、更稳定、更透明，或者至少更值得信任。
“事实很讽刺：我们似乎应该先拿这些要求来要求人类。”
AI不能替全民排序价值，央行专家就可以吗？
反对AI决策的人首先会指出，货币政策并不是纯粹计算。
假如降低通胀需要提高失业率，维持就业却可能继续推高物价；假如救助金融市场能够减少短期衰退，却会抬高资产价格、扩大贫富差距，那么政策制定者必须在不同利益之间作出取舍。AI可以计算后果，却无权决定哪一种后果更值得追求。
胡翌霖接受这个前提，但他随即追问：
“AI无权进行价值排序，但央行的一小撮专家就有权代表全民进行价值排序了吗？”
美联储尤其强调自己独立于总统和短期政治压力。胡翌霖并不因此主张总统直接决定每次加息或降息。他提到总统，只是在比较政治代表资格：总统毕竟通过全国性选举获得授权，其价值倾向至少在一定程度上反映了选民选择；央行官员则不能因为拥有经济学履历，便宣称自己在就业、物价、资产价格和财富分配之间的取舍天然更加正当。
由总统直接制定货币政策可能很糟糕，但这并不能反过来证明，由独立专家委员会决定就一定更好。
在胡翌霖设想的次优制度中，价值目标与技术执行应当分开。社会通过某种公开、具有民主正当性的程序决定大致目标与权重；AI再根据数据和预测，选择最符合这些目标的货币政策。
这并不意味着总统可以命令系统在大选前“放水”。政治机关能够改变的只是价值权重和授权框架，而不是直接指定每一次利率操作。
胡翌霖并不试图在这里设计完整制度。他要揭示的是，现行央行早已在进行价值排序，只是往往把价值选择藏在“专业判断”四个字后面。AI的出现使这种混合第一次变得难以回避：如果价值判断必须获得政治授权，那么专家就不能独占；如果具体执行主要是计算问题，那么专家又未必比AI更有优势。
人心不是简单规则，而是最难审计的黑箱
另一项常见反对意见是，AI模型过于复杂、不透明，不适合掌握公共权力。
胡翌霖认为，这种比较把人类决策想象得过于简单。
现实中的货币政策并不是把几个数据代入公开公式。委员个人的经济学信念、历史经验、风险偏好、性格、声誉考虑和对承担责任的恐惧，都会进入决策。会议中的联盟、妥协和相互说服同样会改变最终结果。
市场所谓“预测美联储”，很大程度上就是在揣摩人心。
“AI再怎么大数据运算，都比不上揣摩人心来得复杂。所以让AI裁量已经是在简化规则了。我相信还值得进一步简化，直至取消货币政策本身，但AI取代人心肯定是简化的第一步。”
大型模型当然也可能很复杂。但模型的数据、参数、版本、输出和历史表现至少能够被记录。不同研究者可以复现测试、提出竞争模型，也可以追踪一次政策改变究竟来自数据变化、参数调整，还是目标被重新设定。
人的心理活动却很难留下同样清晰的轨迹。一名官员可以在会后给出一套听起来完整的理由，但公众很难知道，这些理由究竟是决策的真实原因，还是事后的合理化说明。
因此，胡翌霖所说的透明，不是要求每个普通人都能读懂所有模型。现代信用货币的发行机制、银行资产负债表以及M0、M1、M2之间的关系，本来就不是多数人能够完整掌握的知识。
他主张的是参照学术活动建立透明性：论文、数据、模型假设和方法公开可查，专业共同体可以检验、反驳和复现。公众不必亲自读懂每个公式，但必须允许不同研究者挑战官方模型，不得把复杂性变成拒绝审计的理由。
胡翌霖认为，这种争论至少比当前围绕央行官员展开的政治戏剧更像一场理性讨论。此前，美国总统特朗普曾反复公开辱骂时任美联储主席鲍威尔，称其“愚蠢”“太迟”，同时要求大幅降息。(Reuters)
“把公开争论放到科学领域，不说更客观理性，至少也能更体面一些吧！”
政治并不会因此消失。模型采用哪些数据、怎样设置目标，仍然可能包含价值判断。但这些判断可以被写出来、固定下来并接受挑战，而不必继续隐藏在少数官员不可测的心理之中。
在要求AI承担责任以前，先问问2008年谁承担了责任
“AI决策出了错，谁负责？”常被视为AI央行最难回答的问题。
胡翌霖认为，这个问题最讽刺之处在于，它假定现行央行制度已经拥有一套真实而有效的个人问责机制。
2008年金融危机重创全球经济，造成大规模失业、破产和住房损失。危机中，美国政府和美联储以防止系统性崩溃为由救助大型金融机构，仅对AIG授权的联邦援助总额便达到1823亿美元。GAO后来承认，这种干预避免无序倒闭的同时，也引发了政府是否承担过多风险、是否应当让AIG进入破产程序等重大争议。(美国政府问责局)
公众承受了危机和救助政策的长期后果。大型金融机构大多得以继续存在，资产价格在后续宽松政策下恢复，财富差距却进一步成为社会争议的中心。
在这种背景下，胡翌霖拒绝接受一种轻易的对比：仿佛人类官员会为重大失误承担责任，而AI才会制造责任真空。
请问美联储的官员什么时候被问责了？2008年金融危机影响了何止数百万人，结果呢？哪怕有一个美联储或SEC的官员因监管不力或玩忽职守被问责呢？有哪怕一个人吗？
这段质问并不是主张每次经济衰退后都必须找一名官员入狱。恰恰相反，胡翌霖认为，复杂公共政策出现不理想结果，并不必然意味着必须制造一个替罪羊。
只要委托AI的制度经过民主程序，模型按照公开授权运行，没有人篡改数据、隐藏利益冲突、秘密改变目标或明知系统故障仍继续使用，那么一次政策失败本身未必需要追究个人责任。
民主选举同样不保证每一次选择成功。选民选出一名主张改革的总统，改革后来失败，不能仅凭结果不佳就认定总统犯罪。应当追究的是欺诈、滥权和违反程序，而不是强行把复杂社会后果归罪于某一个人。
但正因为如此，也不能以“AI无法像人一样承担责任”为由维护现状。胡翌霖的反问是：现行人类官员究竟承担了什么AI无法承担的责任？
“既然本来就没有问责，引入AI又能有什么变化呢？”
AI不需要被塑造成一个能够道歉、辞职或坐牢的人格主体。只要授权程序正当、运行过程透明，社会就应共同承担自己选择这种制度的后果。
市场看懂规则不是问题，央行能够被金融巨头要挟才是问题
Brunnermeier还担心，当AI能够精确推断央行的反应函数时，金融机构可能主动制造压力，迫使央行救助市场。
胡翌霖认为，这种现象同样不是AI带来的新问题。
市场原本就会围绕法律、税率、贸易协定和监管规则调整行为。企业更准确地理解政策，投资者提前将政策计入价格，本来就是市场运行的一部分。
“市场提前围绕这套规则交易究竟有什么不好的？更好地利用规则本来就是优秀商人的特长，这有什么奇怪的呢？”
如果一种政策规则会因为被市场理解而失效，问题不一定在于市场知道得太多，也可能在于规则本身不够好。
尤其在所谓“太大而不能倒”的情形下，大型金融机构早已学会向人类官员施压：一旦拒绝救助，就可能引发支付中断、信贷冻结和金融系统崩溃。人类官员由于利益关联、舆论压力和害怕背负灾难责任，未必比AI更能抵抗这种要挟。
胡翌霖认为，真正需要取消的不是政策透明度，而是央行对特定机构实施例外救助的权力。
“政府应该考虑的是大型金融机构破产后如何救助民众，而从来不应该是如何不让大型金融机构破产。”
银行确实承担一部分基础设施功能。账户记录不能丢失，基本支付和结算系统不能突然停摆，小额储户已经获得承诺的存款保险也必须兑现。因此，政府可以建立类似处理自来水、电力等公共服务企业破产时的临时接管机制。
但保护账本和支付网络，不等于保护原有金融机构。
股东可以归零，管理层可以失去控制权，机构可以拆分、出售或清算。超过保险范围的大额存款、债权和投资也可能遭受损失，因为这些本来就是市场参与者在选择金融机构时应承担的风险。
政府需要维护的是普通人的日常生活和金融基础设施，而不是某家银行的品牌、股价和管理层职位。
只要把这条边界写清楚，大型机构便不能再用“如果不救我，整个社会就会一起崩溃”换取特殊待遇。好的规则不应害怕被市场看懂，更不应依靠央行官员临场决定谁值得被救。
AI不是央行的救星，而是央行的照妖镜
胡翌霖并不相信，现有央行真有魄力把核心货币权力交给AI。因此，“AI央行”目前首先是一项思想实验。
但这项思想实验有一种特别的破坏力。
如果货币政策真是一项依靠数据、模型和预测完成的科学工作，那么随着AI能力提高，一小撮人类专家垄断决策便越来越难以辩护。
如果货币政策不能交给AI，是因为其中包含无法化约的价值选择、利益分配和政治判断，那么央行也不应继续以“技术中立”为名，掩盖自己事实上行使的政治权力。
无论哪一种答案，都会削弱现行专家央行的神秘地位。
胡翌霖设想的路径分为几个阶段：先用AI取代少数官员不可审计的人心，再用复数、竞争和去中心化的AI取代单一模型，最终让市场本身取代一切货币政策制定者，并以比特币等自由货币挑战法币垄断。
他甚至相信，足够聪明的AI未必会成为更优秀的中央计划者。它也可能比维护现行制度的人类官员更早认识到，经济的复杂性不是加强中央调控的理由，而是取消中央调控的理由。
“比起指望人类自我革命，我宁可相信AI更具革命性。”
AI央行有可能改善法币制度，从而延长央行的生命。但在胡翌霖看来，这不是拒绝改良的理由。一个最终应当废除的制度，在废除以前也没有必要故意交给更任性、更不透明的人类来管理。
我同时支持两个结论：第一，最好不要调控；第二，既然必须调控，就应该让AI调控。
前一个结论指向最终目标：取消央行，取消法币垄断，让货币回到自由选择。
后一个结论则针对现实中的次优选择：如果社会暂时仍坚持中央调控，至少应当要求人类官员证明，他们为什么比AI更聪明、更可靠、更透明，而不是让专家身份本身成为权力的理由。
胡翌霖承认，现行央行制度通常经过了法律和民主程序。但民主授权从来不是永久授权。金融危机后的“占领华尔街”等运动已经表达了公众对现行金融秩序的不满，真正缺少的，是一种足够清楚、能够与旧制度竞争的替代方案。
“我首先呼吁用比特币彻底颠覆旧金融体系，其次赞成用AI在旧框架下进行改良。前者是最终的解法，后者是启发和吸引更多民众支持改革的切入口。我提出这些观点与讨论，本身就是希望影响民意，这是知识分子的使命。”
Jackson Hole论文担心的是，AI可能让市场比央行更懂央行。
胡翌霖提出的问题却尖锐得多：
当AI已经能够比央行官员处理更多数据、比较更多模型、减少更多个人任性时，真正需要接受审查的为什么是AI，而不是那一小撮已经掌握全球货币权力、却几乎从不为失败付出个人代价的人？
发表回复