程雪軍 趙 暢

1.同濟大學(xué)法學(xué)院，上海 200092；2.華東政法大學(xué)經(jīng)濟法學(xué)院，上海 201620)

1 問題之緣起

算法技術(shù)驅(qū)動人類從傳統(tǒng)農(nóng)工社會向現(xiàn)代算法社會邁進，促使傳統(tǒng)金融向現(xiàn)代金融快速迭代。一方面，算法技術(shù)在提升傳統(tǒng)基金交易效率時，各類量化基金公司對算法結(jié)果的依賴度持續(xù)提升，并開始主導(dǎo)算法基金交易活動；另一方面，算法技術(shù)作為創(chuàng)新技術(shù)，具有其內(nèi)在的技術(shù)缺陷，如算法黑箱，當(dāng)算法技術(shù)深度介入量化基金后，可能通過基金交易活動傳導(dǎo)至金融市場，觸發(fā)潛在的金融風(fēng)險與金融安全。根據(jù)中國證券基金投資業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)可知，自從2014年我國啟動私募基金備案登記以來，歷經(jīng)10年的發(fā)展，我國私募基金行業(yè)市場規(guī)模達到20萬億元、私募基金管理人高達2.2萬家，并引致相應(yīng)的金融風(fēng)險。其中，上海與浙江自從2023年以來陸續(xù)出現(xiàn)量化基金公司風(fēng)險事件，包括上海明汯投資行政處罰案 (對公司采取責(zé)令改正措施、對兩位基金從業(yè)人員出具警示函)和杭州30億量化基金公司跑路事件 (量化私募基金攜款跑路，導(dǎo)致多家信托公司 “踩雷”，涉案金額超過30億元)等。因此，我國于2023年實施 《私募投資基金登記備案辦法》，并對上海明汯投資等量化基金公司強化行政處罰力度，逐步提升私募投資基金尤其是量化私募基金的風(fēng)險規(guī)制。

對于風(fēng)險社會下量化基金公司算法黑箱的規(guī)制問題，國內(nèi)外學(xué)者主要從以下視角開展研究：①關(guān)于金融機構(gòu) (如量化基金公司等)深化算法技術(shù)應(yīng)用的研究，王懷勇等[1]認(rèn)為算法在金融領(lǐng)域的引入有助于激發(fā)金融社會功能與穩(wěn)固金融公平價值。隨著算法技術(shù)的發(fā)展，我國基金市場涌現(xiàn)了大量用算法選擇投資策略與判斷時機的程序化交易[2]，學(xué)者[3]將其稱之為量化投資 (即投資者利用計算機程序?qū)崿F(xiàn)交易訂單自動化的行為)，指出歐美股票市場的交易大多是通過算法執(zhí)行的，其中美國60%的股票交易是由短期量化交易完成的，歐洲45%的股票交易量是由算法交易實現(xiàn)的，而且大部分算法交易具有黑箱屬性。量化基金能夠從微小的數(shù)據(jù)變化中獲取交易機會，有利于改善市場流動性與提高定價效率[4]，它是基金市場結(jié)構(gòu)變遷與技術(shù)創(chuàng)新的必然產(chǎn)物。不過，當(dāng)前研究并沒有聚焦于更加細(xì)分的量化基金公司，本文認(rèn)為量化基金公司是指利用人工智能算法技術(shù)實現(xiàn)交易自動化的基金公司，在我國主要是各種私募投資基金公司。②關(guān)于算法黑箱的風(fēng)險問題研究，不同于烏爾里希·貝克[5]所認(rèn)為的傳統(tǒng)工業(yè)化下的風(fēng)險社會，現(xiàn)代風(fēng)險社會是一種數(shù)智化的風(fēng)險社會，其主要風(fēng)險集中體現(xiàn)為技術(shù)風(fēng)險[6]。誠然，量化交易有利于改善金融市場的流動性，但也可能帶來較大的操作風(fēng)險、固有錯誤風(fēng)險[7]、市場風(fēng)險 (尤其是價格快速波動風(fēng)險)[8]、技術(shù)風(fēng)險與模型風(fēng)險。現(xiàn)代算法社會下量化基金與程序化交易存在較為明顯的局限性，集中體現(xiàn)為監(jiān)管體系化不足、缺乏交易策略的差異化監(jiān)管、自律規(guī)范難以反饋監(jiān)管需求，國際證監(jiān)會組織 (IOSCO)在2020年指出各國證券市場正面臨各類違法者用算法技術(shù)實施違法犯罪的新興數(shù)字威脅[9]。③關(guān)于算法黑箱的規(guī)制進路研究，不同學(xué)者的研究側(cè)重點有所不同，有些學(xué)者[10]聚焦于算法黑箱的技術(shù)規(guī)制研究，強調(diào)對金融算法施以代碼規(guī)制；劉輝[11]從算法黑箱的法律規(guī)制角度切入，強調(diào)需要完善算法透明、算法審查等規(guī)制路徑；梁慶[12]認(rèn)為應(yīng)當(dāng)防止高頻交易商利用法律規(guī)范與監(jiān)管規(guī)則漏洞操縱市場與侵犯投資者權(quán)益。盡管我國 《民法典》與 《個人信息保護法》分別設(shè)置了法律專章 (隱私權(quán)與個人信息保護)與法律專條 (針對自動化決策系統(tǒng)關(guān)于個人信息保護問題)[13]，但是沒有制定統(tǒng)一專門化的量化基金法律規(guī)范，難以有效地規(guī)范量化基金的算法黑箱問題。

總體而言，當(dāng)前學(xué)術(shù)研究具有一定的啟迪性，但是并沒有具體細(xì)化至量化基金公司算法黑箱的規(guī)制研究，沒有理順量化基金公司算法技術(shù)應(yīng)用、算法黑箱問題、算法黑箱的規(guī)制依據(jù)等邏輯問題。因此，本文從量化基金公司的技術(shù)本質(zhì)與算法導(dǎo)向出發(fā)，分析量化基金公司如何通過算法技術(shù)與金融數(shù)據(jù)打造數(shù)據(jù)驅(qū)動型算法黑箱，從規(guī)制目標(biāo)、規(guī)制主體、規(guī)制手段等層面分析算法黑箱規(guī)制的主要問題；通過在風(fēng)險社會背景下運用風(fēng)險規(guī)制理論，對量化基金公司算法黑箱的規(guī)制展開理論依據(jù)分析，從傳統(tǒng)風(fēng)險控制理念邁向現(xiàn)代風(fēng)險規(guī)制理念，進而基于規(guī)制目標(biāo)、主體與手段提出一條可行且有效的綜合風(fēng)險規(guī)制路徑。

2 風(fēng)險社會下量化基金公司的算法應(yīng)用與黑箱

人工智能算法驅(qū)動傳統(tǒng)工業(yè)社會向現(xiàn)代算法社會邁進，加劇了風(fēng)險社會的進程。為保持市場規(guī)模與競爭優(yōu)勢，量化基金公司在金融業(yè)爭相發(fā)展算法技術(shù)并創(chuàng)造了無限的機遇，給傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)帶來了不可逆的影響。量化基金公司以技術(shù)為導(dǎo)向，掌握了包括算法在內(nèi)的先進科技，夯實了算法基礎(chǔ)設(shè)施；量化基金公司以算法為導(dǎo)向，在算法程序運行過程中因為數(shù)據(jù)、算法與模型等缺陷，為數(shù)據(jù)驅(qū)動型算法黑箱的形成提供了充分的物質(zhì)基礎(chǔ)。

2.1 人工智能算法技術(shù)對風(fēng)險社會的影響

工業(yè)革命促使人類從農(nóng)業(yè)社會邁進工業(yè)社會，原來那種自給自足的農(nóng)業(yè)化生產(chǎn)向工業(yè)化大生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，同時傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會的自然風(fēng)險亦向工業(yè)社會的社會風(fēng)險轉(zhuǎn)變，社會規(guī)制模式從強調(diào)人為規(guī)制 (人制)向法律規(guī)制 (法制)轉(zhuǎn)變，因為工業(yè)化大生產(chǎn)需要標(biāo)準(zhǔn)化秩序與法律規(guī)則。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)向人工智能算法技術(shù)深度演進，人類社會正在從工業(yè)社會向智能社會轉(zhuǎn)型，現(xiàn)代化風(fēng)險是沒有生產(chǎn)限制與國界限制的[14]，它逐漸演變?yōu)橐环N大規(guī)模產(chǎn)品且隨著全球化而加劇的系統(tǒng)風(fēng)險。不過，如今風(fēng)險不再局限于某些專家學(xué)者使用，已然成為社會經(jīng)濟生活中的重要問題。在不同的語境下，風(fēng)險所表達的意義不盡相同，很難給出準(zhǔn)確的定義。從農(nóng)業(yè)社會到工業(yè)社會，其風(fēng)險結(jié)構(gòu)為自然風(fēng)險向社會風(fēng)險漸變的結(jié)構(gòu)，但人工智能算法技術(shù)的快速興起，促使人類社會從工業(yè)社會向智能社會邁進，其風(fēng)險結(jié)構(gòu)將突破 “自然風(fēng)險—社會風(fēng)險”的局限，從人為的社會風(fēng)險占主導(dǎo)逐漸變?yōu)樗惴L(fēng)險占主導(dǎo)[15]，原有構(gòu)建于資本主義工業(yè)社會基礎(chǔ)之上的風(fēng)險社會理論，難以有效預(yù)防與制止智能社會下的算法風(fēng)險。因此，基于風(fēng)險社會的基礎(chǔ)理論，有必要從算法風(fēng)險探索出一種多元化規(guī)制的模式，見表1。

表1 不同社會類型下的風(fēng)險類型與規(guī)制模式

2.2 量化基金公司技術(shù)導(dǎo)向夯實算法設(shè)施

量化基金是金融行業(yè)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，它更強調(diào)技術(shù)屬性而非金融屬性，旨在通過將人工智能與大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)接入傳統(tǒng)金融服務(wù)，從而支持金融業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。從量化基金公司的運行實踐看，它是金融市場中掌握這些技術(shù)并以此開展主營業(yè)務(wù)活動的組織實體，而且已經(jīng)在我國金融服務(wù)行業(yè)的多個領(lǐng)域廣泛布局。其中，算法技術(shù)是量化基金公司的核心技術(shù)要素。那么，什么是算法技術(shù)？在現(xiàn)代算法社會，算法可理解為 “任何可以自動化執(zhí)行的過程”[16]。量化基金公司語境下的算法具有相似的技術(shù)原理，其憑借強大的數(shù)據(jù)資源、算力支持與算法技術(shù)，可以運行事先設(shè)計好的 “輸入—執(zhí)行指令—輸出”代碼程序，從而可以全面收集與匹配基金市場的數(shù)據(jù)，有效提升基金投資效率及其質(zhì)量。

量化基金公司的技術(shù)基礎(chǔ)主要包括算法交易與量化分析。算法交易促使量化基金公司的交易執(zhí)行過程可以自動化，實現(xiàn)大批量的訂單下達任務(wù)，大幅度提升交易執(zhí)行的效率；量化分析促使量化基金公司構(gòu)建投資策略時的每步推導(dǎo)過程變得更為清晰與透明，將投資人的主觀因素對量化基金的干擾降到最低化[17]。比如，量化基金公司采用多因子算法模型，從市場特征、公司成長、公司價值、市場動量等多因素?fù)駮r選股，可以克服傳統(tǒng)金融活動中信息不對稱、資源配置效率低下等局限，最終提高投資效率。可見，無論采取何種技術(shù)手段，算法技術(shù)都是量化基金公司的技術(shù)基礎(chǔ)，技術(shù)導(dǎo)向夯實了其自身的算法設(shè)施。

2.3 量化基金公司算法導(dǎo)向衍生黑箱現(xiàn)象

在基金產(chǎn)品的運行中，量化基金公司通過算法技術(shù)應(yīng)用可以獲取與沉淀海量數(shù)據(jù)，具有潛在主導(dǎo)金融活動與配置金融市場資金等力量。然而，由于量化基金公司算法程序的中間執(zhí)行環(huán)節(jié)，通常難以被外部所知悉，故得名算法黑箱，即為人不知的、既不能打開又不能從外部直接觀察其內(nèi)部狀態(tài)的系統(tǒng)[18]。量化基金公司基于算法理論通過對數(shù)據(jù)清洗、挖掘與識別，將數(shù)據(jù)輸入特有的量化選股、管理期貨 (CTA)、資金管理與投資擇時模型，其模型核心要素在于量化評測體系與資金管理組合，其主要評測標(biāo)準(zhǔn)在于年化收益率、夏普率與收益風(fēng)險比。當(dāng)量化基金公司選擇合適的投資策略模型后，便將其交給投資執(zhí)行模型等實施，輸出算法基金產(chǎn)品，旨在提高投資收益、減少回撤與平滑投資績效曲線。如圖1所示。

量化基金公司算法黑箱的本質(zhì)特征在于其不透明性與復(fù)雜性，數(shù)據(jù)驅(qū)動型算法由于其運行過程復(fù)雜，天然具備較強的黑箱屬性，因此難以被實施有效的風(fēng)險規(guī)制。

(1)算法黑箱的不透明性是量化基金公司逃避法律問責(zé)的保護屏障。量化基金公司算法黑箱的運作機理是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)輸入完成一系列特定的算法程序運行并輸出相應(yīng)的結(jié)果。然而，算法程序運行環(huán)節(jié)如何運算和推演，卻難以被外界所獲悉，如同外人難以洞悉的 “隱層”，輸出的結(jié)果演變成常規(guī)不能控制和預(yù)料的結(jié)果[19]。在量化基金場域內(nèi)，眾多量化基金公司往往以算法技術(shù)為商業(yè)秘密，保護基金安全為理由，不愿意公開算法黑箱情況，意圖遮掩算法運行中的程序漏洞、方法不當(dāng)、違法違規(guī)等風(fēng)險問題，并試圖逃避法律問責(zé)與道德約束。

(2)算法黑箱的復(fù)雜性加劇量化基金公司的風(fēng)險系統(tǒng)化。量化基金公司利用人工智能自動編寫代碼與程序轉(zhuǎn)移金融產(chǎn)品的個別風(fēng)險，并借助算法黑箱 “隱層”優(yōu)勢加以掩蓋，把金融風(fēng)險用黑箱 “包裝”起來高價兜售，加速系統(tǒng)性風(fēng)險的爆發(fā)。算法技術(shù)開始介入金融市場交易最早可追溯至1987年，同年10月美股突發(fā)跳崖式暴跌，道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)一天內(nèi)下跌23%，量化基金成為此次風(fēng)險爆發(fā)的主要因素。不僅于此，美國道瓊斯指數(shù)于2010年5月6日發(fā)生的 “閃電崩盤”讓美國股市暫時性蒸發(fā)1萬億美元，其主要原因是算法自動化決策交易的缺陷。然而，為快速作出投資反應(yīng)以賺取差額收益，量化基金公司往往通過算法黑箱的封閉性掩蓋或轉(zhuǎn)移金融產(chǎn)品上的個別風(fēng)險[20]，即利用算法黑箱 “隱層”掩蓋每筆金融交易的個別風(fēng)險，最終相互傳導(dǎo)引爆系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

3 從風(fēng)險規(guī)制理論透視量化基金公司算法黑箱的規(guī)制依據(jù)

量化基金公司利用數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動傳統(tǒng)金融服務(wù)更新使讓金融業(yè)朝著普惠高效方向發(fā)展。但從實踐效果看，量化基金公司算法黑箱也帶來與之優(yōu)勢相伴而生的風(fēng)險挑戰(zhàn)。在現(xiàn)代算法社會，算法應(yīng)用對金融業(yè)態(tài)的影響日益加重，驅(qū)動市場參與主體追逐利益，而過度的算法依賴為量化基金公司濫用算法黑箱的不透明屬性從事金融風(fēng)險行為埋下隱患。為維護金融系統(tǒng)穩(wěn)定與金融業(yè)長足發(fā)展，現(xiàn)代智能社會 (算法社會)下的風(fēng)險規(guī)制尤為必要。

3.1 在規(guī)制目標(biāo)上，現(xiàn)有規(guī)制過于強調(diào)風(fēng)險控制

無論是傳統(tǒng)基金還是量化基金，它們都屬于金融行業(yè)。在現(xiàn)代算法社會，量化基金下金融風(fēng)險 (如算法黑箱風(fēng)險)更為復(fù)雜多變，而且風(fēng)險損害更大。首先，量化基金公司利用算法技術(shù)加快了算法決策速度，通過程序化交易提高了基金市場的資金周轉(zhuǎn)率與流動性，但過于依賴算法技術(shù)，同時給基金市場帶來較高的技術(shù)風(fēng)險與系統(tǒng)性金融風(fēng)險，導(dǎo)致 “閃電崩盤”事件的多次發(fā)生。其次，算法技術(shù)帶來的黑箱問題放大了逆向選擇與道德風(fēng)險。量化基金公司以算法黑箱的不可知性與不透明性為由，可以通過更加隱蔽的方式，侵害廣大長尾客群的利益。然而，傳統(tǒng)風(fēng)險規(guī)制 (Risk Regulation)理論更加強調(diào)風(fēng)險控制 (Risk Control)，即通過法定的授權(quán)對金融機構(gòu)的經(jīng)營行為施加某種強有力的限制與約束，旨在為基金市場構(gòu)建相應(yīng)的規(guī)則以彌補市場失靈，但以風(fēng)險控制為理念的制度設(shè)置，過于強調(diào)剛性化的控制手段與約束制度，忽視了柔性化的規(guī)制理念與路徑，所以往往難以有效防范風(fēng)險。

傳統(tǒng)風(fēng)險規(guī)制理論過于強調(diào)風(fēng)險控制，沒有回歸風(fēng)險規(guī)制的本意。斯蒂芬·布雷耶 (Stephen Breyer)提出現(xiàn)代風(fēng)險規(guī)制理論，指出風(fēng)險規(guī)制是一種典型的 “決策于未知”的領(lǐng)域，具有顯著的不確定性，集中體現(xiàn)為風(fēng)險識別、估測、評價以及選擇風(fēng)險管理技術(shù)、評估風(fēng)險管理效果等[21]。無論量化基金公司采取以金融產(chǎn)品市值與交易量為基礎(chǔ)的時間序列的技術(shù)分析，還是采取以金融實體財務(wù)報表為基礎(chǔ)的基本面分析，如果基金市場及其交易活動缺失必要的市場規(guī)制，那么量化基金行業(yè)甚至整體金融行業(yè)都可能遭遇巨大的金融風(fēng)險或威脅。量化基金公司在市場經(jīng)濟環(huán)境中具有激進的逐利性與盲目性，其衍生的金融風(fēng)險與算法風(fēng)險總是客觀存在且難以消除的，但是傳統(tǒng)法律秩序要求下的風(fēng)險防范更加強調(diào)通過 “限制”與 “約束”實施風(fēng)險控制，將金融市場控制在趨利避害的保守主義范疇，表現(xiàn)為典型的 “父愛主義”規(guī)制理念。在現(xiàn)代算法社會背景下，量化基金公司利用算法技術(shù)實施的基金交易行為，深深地改變了傳統(tǒng)基金交易活動及其個體行為，并衍生了一系列新型風(fēng)險，包括模型風(fēng)險、結(jié)構(gòu)關(guān)系變化風(fēng)險、外生沖擊風(fēng)險及其蔓延風(fēng)險等。因此，現(xiàn)代算法社會需要轉(zhuǎn)變風(fēng)險防范理念，即從傳統(tǒng)強調(diào) “限制”與 “約束”的風(fēng)險控制理念，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閺娬{(diào) “規(guī)整” “制約” “制度”的風(fēng)險規(guī)制理念，引導(dǎo)量化基金公司的創(chuàng)新向善發(fā)展，抑制算法黑箱衍生的負(fù)面風(fēng)險，這是防范化解量化基金公司算法黑箱風(fēng)險的必要制度保障。

3.2 在規(guī)制主體上，現(xiàn)有規(guī)制缺乏有效的溝通協(xié)調(diào)機制

現(xiàn)代算法社會下，算法技術(shù)日益深入應(yīng)用于基金行業(yè)，各類基金公司為了穩(wěn)固其在基金行業(yè)的市場地位，紛紛選擇擁抱算法技術(shù)，將海量的金融數(shù)據(jù)通過算法化分析與建模，賦能算法基金產(chǎn)品的推出與應(yīng)用，旨在提升基金產(chǎn)品的投資業(yè)績與穩(wěn)健性。然而，算法技術(shù)具有內(nèi)在的技術(shù)復(fù)雜性，量化基金公司利用算法黑箱掩蓋其與金融機構(gòu)之間的非法數(shù)據(jù)交易行為，對社會公共利益造成巨大的負(fù)外部性影響，引發(fā)相應(yīng)的市場失靈問題。此外，金融市場中常常出現(xiàn)量化基金公司利用現(xiàn)有規(guī)制缺乏有效的溝通協(xié)調(diào)機制，實施非法的規(guī)制套利。

量化基金公司算法黑箱造成的信息不對稱介于市場經(jīng)營者、消費者與規(guī)制機構(gòu)之間，擴張了傳統(tǒng)金融信息不對稱的邊界。一方面，量化基金公司算法黑箱問題加劇了金融市場的偏向性發(fā)展，三者之間的金融信息差愈拉愈大，各種道德風(fēng)險與逆向選擇的問題應(yīng)運而生，量化基金公司能夠?qū)嵤┑囊?guī)制套利空間同樣被拉大化；另一方面，算法黑箱致使3類主要市場參與者的金融信息差變大，導(dǎo)致三者之間的利益沖突愈發(fā)尖銳，即大部分金融利益集中于少數(shù)市場經(jīng)營者，而大部分金融風(fēng)險卻要由長尾消費者與規(guī)制機構(gòu)承擔(dān)。在此背景下，現(xiàn)代風(fēng)險規(guī)制理論對量化基金市場的風(fēng)險規(guī)制訴求，旨在通過對量化基金市場施以適當(dāng)?shù)母深A(yù)措施，矯正在資源分配與利益分享上偏頗的市場結(jié)構(gòu)，從而有效防范規(guī)制套利。

3.3 在規(guī)制手段上，現(xiàn)有規(guī)制沒有形成綜合的規(guī)制手段

我國對量化基金公司算法風(fēng)險的規(guī)制主要表現(xiàn)為法律規(guī)制，缺乏綜合的規(guī)制手段。在法律規(guī)制層面， 《網(wǎng)絡(luò)安全法》 《數(shù)據(jù)安全法》的相繼出臺標(biāo)志著我國數(shù)據(jù)保護意識與數(shù)據(jù)治理規(guī)范邁入新階段； 《證券法》第45條提出，通過計算機程序自動生成或者下達交易指令進行程序化交易的，應(yīng)當(dāng)向證券交易所報告；中國證監(jiān)會在2015年與2019年頒布 《證券期貨市場程序化交易管理辦法 (征求意見稿)》 《證券公司交易信息系統(tǒng)外部接入管理暫行規(guī)定 (征求意見稿)》，倘若量化基金公司采取程序化交易方式，那么就得提供交易程序源代碼、交易策略等資料，構(gòu)建明確清晰的全流程管理機制；深圳證券交易所與中國金融期貨交易所分別于2019年與2022年頒布 《關(guān)于股票期權(quán)程序化交易管理的通知》 《中國金融期貨交易所違規(guī)違約處理辦法》，提出遵循程序化交易的相關(guān)要求與管理機制，并大幅度提升程序化交易擾亂市場秩序行為的罰款上限。然而，成文法系國家的法律制定與修訂，始終具有較強的滯后性，無法及時追上算法技術(shù)深化與量化基金發(fā)展的速度；而且當(dāng)前相關(guān)法律的位階較低，無法有效防范量化基金公司算法黑箱的新興風(fēng)險。

從量化基金公司算法黑箱問題的本質(zhì)原因看，其主要緣由是技術(shù)風(fēng)險。然而，我國當(dāng)前風(fēng)險規(guī)制體系并未健全，僅僅依靠法律規(guī)制難以解決技術(shù)層面的風(fēng)險問題，這無疑會對量化基金公司的行為規(guī)制與技術(shù)規(guī)制存有缺失。即便通過算法技術(shù)可以識別相應(yīng)的風(fēng)險，但是現(xiàn)有規(guī)制沒有形成綜合的規(guī)制手段，這導(dǎo)致目前我國難以破解量化基金公司利用算法黑箱的風(fēng)險行為，無法防范風(fēng)險行為可能進一步誘發(fā)的算法金融系統(tǒng)性風(fēng)險。

4 風(fēng)險規(guī)制下構(gòu)建量化基金公司算法黑箱的規(guī)制進路

在現(xiàn)代算法社會，當(dāng)量化基金公司將海量數(shù)據(jù)輸入算法交易程序，并形成算法黑箱輸出結(jié)果，單從外在難以探尋算法黑箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)，因此有必要重構(gòu)量化基金公司算法黑箱的規(guī)制進路，其關(guān)鍵在于從規(guī)制目標(biāo)、主體與手段上開展系統(tǒng)規(guī)制，實現(xiàn)從風(fēng)險控制到風(fēng)險規(guī)制。

4.1 在規(guī)制目標(biāo)上，防范算法黑箱風(fēng)險與促進量化金融

(1)從風(fēng)險控制到風(fēng)險規(guī)制，防范算法黑箱風(fēng)險。算法的 “程序剛性” “不透明性”與司法的 “復(fù)雜性”、程序 “公開性”存在明顯矛盾[22]。傳統(tǒng)規(guī)制理論認(rèn)為程序應(yīng)當(dāng)遵循公開、公正、平等、合法等原則，更為強調(diào)風(fēng)險控制，而算法黑箱是量化基金公司應(yīng)用中需要認(rèn)真審慎對待的風(fēng)險，它具有技術(shù)上的不可知性、遮蔽性等特征，無法事先被風(fēng)險控制，而應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變規(guī)制理念為風(fēng)險規(guī)制，從規(guī)范與制度的角度對量化基金公司算法黑箱風(fēng)險進行全面防范。其中，風(fēng)險規(guī)制的重點在于算法審查，它是對金融算法黑箱實施有效規(guī)制的重要手段，分為程序性審查與實質(zhì)性審查。程序性審查意味著算法基金產(chǎn)品在投入金融市場運營之前，需要經(jīng)歷有關(guān)規(guī)制部門的審查并出具審查意見，對于通過審查的算法基金產(chǎn)品，可以核發(fā)電子牌照并在全國建立牌照聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，以便后續(xù)查詢、監(jiān)管與問責(zé)。實質(zhì)性審查要求規(guī)制部門重點審查算法基金產(chǎn)品的內(nèi)在本質(zhì)，即通過事實揭示并獲取未知算法基金的風(fēng)險信息，以事先做出預(yù)判性的應(yīng)對措施。實質(zhì)性審查包括對算法服務(wù)的提供者的實質(zhì)性審查 (旨在確定責(zé)任主體)以及對基金算法的運行過程的實質(zhì)性審查 (旨在揭示黑箱情況)。目前，學(xué)術(shù)界對于數(shù)據(jù)驅(qū)動型算法自動編寫算法程序的責(zé)任主體尚未形成定論，大部分學(xué)者[23]認(rèn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動型算法逐漸吸收人類語境中的內(nèi)在偏見，其并非完全保持中立性，始終摻雜著金融數(shù)據(jù)輸入者的潛在價值觀。算法基金產(chǎn)品的審查主要包括金融數(shù)據(jù)、算法參數(shù)、代碼結(jié)構(gòu)等。在算法審查時，我國應(yīng)當(dāng)更加側(cè)重輸入端數(shù)據(jù)的合法合規(guī)審查，再輔之其他算法審查。概言之，我國應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注以技術(shù)泛化為主流特質(zhì)的技術(shù)性要素，對算法實質(zhì)性審查的范圍和對象適當(dāng)擴張，從對資本要素的審查延展至技術(shù)要素的審查。

(2)完善算法問責(zé)機制，促進量化金融高質(zhì)量發(fā)展。算法黑箱的不透明性是量化基金公司逃避法律問責(zé)的保護屏障，我國有必要完善算法問責(zé)機制，促進量化金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。算法的高度專業(yè)性和復(fù)雜性使得外界難以知悉黑箱的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)，應(yīng)該忽視算法黑箱的技術(shù)細(xì)節(jié)，在發(fā)生損害之后對算法相關(guān)主體進行追責(zé)，即以事后問責(zé)的方式構(gòu)建完善的算法問責(zé)機制，明確算法黑箱責(zé)任主體、歸責(zé)原則、責(zé)任分配及法律后果，倒逼算法主體在符合法律法規(guī)等政策要求前提下設(shè)計和應(yīng)用算法。

由明汯投資案透視量化基金公司的算法問責(zé)機制可知：①明確法律責(zé)任主體。作為海量數(shù)據(jù)的集成者以及算法黑箱的制造者，量化基金公司利用算法技術(shù)實施算法決策，將算法基金產(chǎn)品與服務(wù)推薦給金融消費者，有義務(wù)對基于算法技術(shù)所形成的算法黑箱承擔(dān)法律責(zé)任。量化基金公司算法程序兼具代碼編寫與金融屬性，具有高度的技術(shù)復(fù)雜性與協(xié)作性：人工智能公司作為技術(shù)方案的提供方，量化基金公司作為技術(shù)方案的使用方，量化基金從業(yè)人員作為技術(shù)方案的推薦方，都是量化基金生態(tài)的重要構(gòu)成并可能牽涉算法黑箱的法律關(guān)系，應(yīng)當(dāng)構(gòu)成相應(yīng)的法律責(zé)任主體。②健全歸責(zé)原則。對于過錯和無過錯責(zé)任，金融消費者只需提供其權(quán)益受損的證據(jù)，量化基金公司等主體按照法律規(guī)范要求提供相應(yīng)資料以供審查，證明相應(yīng)的侵權(quán)行為。對于過錯推定責(zé)任，按照 《民法典》適用舉證責(zé)任倒置，若量化基金公司等主體不能證明自己無過錯，那么便應(yīng)承擔(dān)舉證不能的后果。③完善責(zé)任分配，可以依據(jù)行為方對金融算法黑箱的貢獻情況具體裁量。作為基金算法程序的應(yīng)用者與直接參與者，量化基金公司通過算法程序向金融消費者提供基金產(chǎn)品與服務(wù)，對算法黑箱的貢獻較大，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)主要的法律責(zé)任；作為基金算法程序的開發(fā)者，人工智能公司通過提供算法技術(shù)服務(wù)幫助量化基金公司提升獲客的精準(zhǔn)性，需要考察其是否知情或默許等主觀因素，從而確定AI公司是否應(yīng)當(dāng)承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。④明晰法律后果。法律后果是法律主體因為不履行法定或約定義務(wù)而應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的后果，主要包括民事、行政與刑事法律后果。倘若量化基金公司等主體利用算法黑箱侵犯金融消費者的民事權(quán)益，那么它應(yīng)當(dāng)承擔(dān)相應(yīng)的民事責(zé)任，如通過經(jīng)濟補償或賠償?shù)确绞教钛a金融消費者的損失；倘若量化基金公司等主體利用算法黑箱違反市場規(guī)制，那么法律規(guī)制部門可依據(jù) 《私募投資基金監(jiān)督管理暫行辦法》 《關(guān)于加強私募投資基金監(jiān)管的若干規(guī)定》等對其追究行政責(zé)任，如通過市場禁入、責(zé)令改正、警示函等方式明確行政處罰；如果量化基金公司等主體利用算法黑箱引發(fā) “閃電崩盤”等風(fēng)險，嚴(yán)重侵害社會公益或國家安全等，構(gòu)成刑事犯罪的，那么應(yīng)依法追究刑事責(zé)任 (見表2)。

4.2 在規(guī)制主體上，逐步構(gòu)建集中化的超級規(guī)制機構(gòu)

在這個充滿風(fēng)險的現(xiàn)代算法社會，公眾對于算法黑箱的規(guī)制呼聲不斷。盡管人們呼吁 “最小政府”，但風(fēng)險社會下對政府的依賴日益嚴(yán)重，尤其在遭遇到復(fù)雜的信息技術(shù)時，人們對于 “技術(shù)利維坦”具有天生的懼怕性。即使當(dāng)前量化基金公司的算法黑箱風(fēng)險能夠被相關(guān)的規(guī)制機構(gòu)識別，并提上規(guī)制議程，但是由于規(guī)制機構(gòu)主體之間的不溝通、不協(xié)調(diào)、不統(tǒng)一，導(dǎo)致對算法黑箱的風(fēng)險規(guī)制效果相當(dāng)一般。

對于如何打破惡性循環(huán)與化解風(fēng)險困擾，布雷耶通過對風(fēng)險規(guī)制的存在問題與原因分析，提出了一個有建設(shè)性的風(fēng)險規(guī)制進路[24]，即集中化的超級規(guī)制機構(gòu)。這種超級規(guī)制機構(gòu)應(yīng)當(dāng)由跨學(xué)科知識與跨部門的人員構(gòu)成，具有相對的機構(gòu)獨立性，屆時超級規(guī)制機構(gòu)充分發(fā)揮跨部門的協(xié)調(diào)功能，有機整合風(fēng)險規(guī)制資源，克服過度的風(fēng)險規(guī)制甚至風(fēng)險控制，從而削減風(fēng)險與增加安全。

關(guān)于構(gòu)建集中化的超級規(guī)制機構(gòu)的必要性，相對于其他普通基金公司與金融消費者而言，量化基金公司利用數(shù)據(jù)、算法與模型等優(yōu)勢，不僅會形成算法黑箱，而且會形成一種 “超級權(quán)力”，可以被稱之為 “超級平臺私權(quán)力”，與政府公權(quán)力、消費者私權(quán)力構(gòu)筑三足鼎立之勢，打破了傳統(tǒng) “公權(quán)力—私權(quán)利”的均衡格局，因此對于這種 “超級平臺私權(quán)力”，我國需要一種 “集中化的超級規(guī)制機構(gòu)”與之相對應(yīng)，從而形成更好的規(guī)制效率。

關(guān)于構(gòu)建集中化的超級規(guī)制機構(gòu)的可行性，國內(nèi)外都已具備相應(yīng)的成熟經(jīng)驗。為防范次貸危機的再次發(fā)生，美國2008年后改組美聯(lián)儲，將其改造成為 “超級金融規(guī)制者”，承擔(dān)更多的宏觀金融風(fēng)險規(guī)制責(zé)任；我國在2018年與2023年深化金融規(guī)制改革，將此前 “一行三會”改組為2018年的 “一行兩會”，并進一步改組為2023年的 “一行一局一會”。然而，國家金融監(jiān)管總局與中國證監(jiān)會的規(guī)制職權(quán)與工作性質(zhì)在一定程度存在重疊，而且兩者所規(guī)制的市場規(guī)模相差較大，即銀行保險市場規(guī)模遠大于證券市場規(guī)模。

綜上，在現(xiàn)代算法社會背景下，為更好從事一般化乃至跨行政部門的規(guī)制工作，建議逐步構(gòu)建中國集中化的超級規(guī)制機構(gòu)，將目前的國家金融監(jiān)管總局與中國證監(jiān)會合并為涵蓋銀行、保險、證券與基金等業(yè)務(wù)的超級規(guī)制機構(gòu) (國家金融監(jiān)管總局)，令其擁有跨機構(gòu)、跨業(yè)務(wù)、跨領(lǐng)域等規(guī)制權(quán)限，對 “超級平臺私權(quán)力”實施更好的風(fēng)險規(guī)制。

4.3 在規(guī)制手段上，完善法律與技術(shù)規(guī)制的綜合規(guī)制手段

(1)從法律規(guī)制上完善量化基金公司的算法解釋義務(wù)。在算法技術(shù)的深度應(yīng)用下，量化基金公司得以迅速發(fā)展，但是算法技術(shù)具有技術(shù)復(fù)雜性、代碼不透明性等特征，導(dǎo)致量化基金公司與金融消費者、法律規(guī)制部分的信息不對稱加劇。因此，我國有必要從法律規(guī)制上完善量化基金公司的算法解釋義務(wù)，提升量化基金生態(tài)圈內(nèi)的信息對稱性，有效防范算法黑箱的風(fēng)險問題。

從法律關(guān)系的基本原理看，量化基金活動中所存在的法律關(guān)系包括平等主體之間的民商事法律關(guān)系與不平等主體之間的行政法律關(guān)系，其中前者法律關(guān)系主要體現(xiàn)為量化基金的交易活動 (量化基金公司與金融消費者之間的基金交易活動)，后者法律關(guān)系主要體現(xiàn)為量化基金的規(guī)制活動 (法律規(guī)制部門與量化基金公司、金融消費者之間的基金規(guī)制活動)。

首先，在量化基金的交易活動中，算法技術(shù)的深度應(yīng)用加劇了量化基金公司與金融消費者之間的信息不對稱，導(dǎo)致金融消費者難以理解量化基金公司的算法金融產(chǎn)品及其模型，無法有效保障金融消費者的合法權(quán)益。作為平等關(guān)系的民商事交易主體，金融消費者有權(quán)知曉基金算法決策的做出機制，尤其是當(dāng)金融消費者認(rèn)為算法決策結(jié)果與其預(yù)期存有較大偏差時，此時金融消費者可以要求量化基金公司對算法基金產(chǎn)品進行解釋，確保算法程序的公開公正運行。因此，量化基金公司有必要完善算法解釋義務(wù)，向金融消費者合理解釋算法基金產(chǎn)品的數(shù)據(jù)、算法、模型及其結(jié)果等，以可理解的精準(zhǔn)方式向金融消費者解釋自動化算法決策理由，構(gòu)建金融消費者對自動化算法決策的信任[25]。

其次，在量化基金的規(guī)制活動中，算法技術(shù)的深度應(yīng)用加劇了量化基金公司與法律規(guī)制部門之間的信息不對稱，致使法律規(guī)制部門難以理解量化基金公司的算法技術(shù)以及決策模型，無法對量化基金公司實施有效的法律規(guī)制。算法可解釋性既可來源于量化基金的交易活動，也可來源于量化基金的規(guī)制活動，形成以干預(yù)為導(dǎo)向的算法解釋義務(wù)。值得注意的是，以算法透明為要求的算法可解釋性并不等于代碼的完全披露，更不會涉及量化基金公司的商業(yè)秘密泄露，旨在保護量化基金公司的算法技術(shù)創(chuàng)新與黑箱風(fēng)險防范。概言之，對于量化基金公司的算法黑箱結(jié)果，我國需要構(gòu)建與完善相應(yīng)的法律規(guī)制，從 《個人信息保護法》 《數(shù)據(jù)安全法》等法律規(guī)范切入，以算法公開透明為核心理念，逐步從原則立法到規(guī)則實施，夯實量化基金公司算法解釋義務(wù)的法律規(guī)制。

(2)加強技術(shù)規(guī)制作為補充手段的配合規(guī)制作用。為提升算法黑箱的風(fēng)險規(guī)制效果，有必要引入算法審計，因為算法審計恰好契合了金融市場的風(fēng)險規(guī)制要求，可以通過技術(shù)方式提升算法審計的實際效果。算法審計本質(zhì)上是一種技術(shù)審計、技術(shù)規(guī)制，其旨在通過引入外部專業(yè)審計機構(gòu)對算法基金產(chǎn)品的運作客觀評估，從而讓規(guī)制部門與社會公眾能夠快速且清晰地對金融算法是否符合法律規(guī)范全面檢視或作出判斷。算法審計的優(yōu)勢在于審計機構(gòu)可以從第三方視角，以專業(yè)、有效且可信任的方式打開算法黑箱，緩解信息偏在的局面，以便規(guī)制部門與消費者有機會知曉黑箱內(nèi)部的潛在風(fēng)險，并予以精準(zhǔn)規(guī)制和理性決策。

根據(jù)不同審計目標(biāo)和需求，算法審計的規(guī)制可分為兩類：①從干預(yù)角度出發(fā)，美國計算機協(xié)會公共政策委員會通過頒布 《算法透明性和可問責(zé)性聲明》，明確提出應(yīng)當(dāng)在算法開發(fā)、部署和運行的每個環(huán)節(jié)對其模型、代碼、參數(shù)、數(shù)據(jù)和決策等進行記錄，以便在需要之時對算法展開審計。②從市場角度出發(fā)，基于公共利益原則、介入無害原則和最小必要原則所開辟出的依托用戶的算法審計路徑[26]。但無論從何種角度看，算法審計都高度依賴審計機構(gòu)的獨立性與專業(yè)能力。我國 《個人信息保護法》已初步構(gòu)建算法審計制度，但算法審計并非僅核查算法基金產(chǎn)品的基礎(chǔ)性要素，還應(yīng)全方位評估算法系統(tǒng)的自動化決策結(jié)果，綜合考慮算法應(yīng)用的不同場景、處理數(shù)據(jù)的敏感度與涉及利益的重要性，從而判斷出具何種審計意見類型并提供詳細(xì)的審計報告?？傊瑢λ惴ǖ目砂盐张c可審計有利于將量化基金公司算法黑箱的內(nèi)部構(gòu)造與運作機理由隱性向顯性推進。

隨著算法技術(shù)在量化基金公司的深入，算法黑箱問題日益嚴(yán)重化，我國可以通過加強規(guī)制技術(shù)尤其是規(guī)制人工智能 (AI)建立自動化的算法規(guī)制，提升配合規(guī)制的作用。首先，通過制定可量化的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，明確量化基金公司的算法基金產(chǎn)品在開發(fā)中的特定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，建立算法與法律之間的協(xié)作與溝通機制。在引導(dǎo)量化基金公司算法自律時，我國可以將算法黑箱的套利動機規(guī)制于事前，在事前準(zhǔn)入性規(guī)制階段揭開算法黑箱 “隱層”。其次，針對數(shù)據(jù)驅(qū)動型算法形成的黑箱，我國需要強化規(guī)制技術(shù)特別是規(guī)制AI，在交易行為監(jiān)控、客戶身份識別、合規(guī)數(shù)據(jù)報送等應(yīng)用場景，逐步增強規(guī)制AI防范算法黑箱的能力，對量化基金公司算法黑箱的內(nèi)置程序、代碼結(jié)構(gòu)、參數(shù)樣本和考慮因素等具體指標(biāo)進行更為嚴(yán)格的規(guī)制。

5 結(jié)語

算法技術(shù)驅(qū)動人類從傳統(tǒng)工業(yè)社會邁向現(xiàn)代算法社會，并因此進入全新的算法風(fēng)險社會。量化基金公司在強大的算法技術(shù)以及旺盛的市場需求下應(yīng)運而生，并在激烈的基金競爭中成為中堅力量。然而，在風(fēng)險社會背景下，現(xiàn)代算法社會的算法黑箱天然具有的不透明屬性，為量化基金公司套利提供了放任空間，給傳統(tǒng)風(fēng)險規(guī)制理論帶來了重大挑戰(zhàn)。

當(dāng)下，我國陸續(xù)對量化基金、程序化交易等出臺相關(guān)法律規(guī)范，但是相關(guān)文件依然主要以 “指南” “辦法”等形式存在，缺乏可操作的管理辦法。此外，量化基金公司利用算法黑箱逃避法律規(guī)制，依然屬于工業(yè)社會下的風(fēng)險規(guī)制問題，所以僅僅采用風(fēng)險控制的方法無法解決實際問題。而且，對量化基金公司算法黑箱不能單獨局限于法律規(guī)制或技術(shù)規(guī)制的手段，而應(yīng)當(dāng)從規(guī)制目標(biāo)、主體與手段上開展全面規(guī)制。因此，我國可以從風(fēng)險控制向風(fēng)險規(guī)制邁進，從規(guī)制目標(biāo)、主體與手段開展系統(tǒng)規(guī)制。在規(guī)制目標(biāo)上，防范算法黑箱風(fēng)險與促進量化金融；在規(guī)制主體上，逐步構(gòu)建集中化的超級規(guī)制機構(gòu)；在規(guī)制手段上，完善法律與技術(shù)規(guī)制的綜合規(guī)制手段。最終，為量化基金公司利用算法技術(shù)創(chuàng)新向善保駕護航。