人工智能公司 OpenAI 正在进行一项非同寻常的试验：通过雇佣超 100 名前投资银行员工，训练其 AI 模型掌握金融建模等核心技能。
据媒体 10 月 22 日报道，OpenAI 这项代号为 「Mercury」 的秘密项目，已经吸引了来自摩根大通、摩根士丹利和高盛集团等顶尖金融机构的前员工参与。这些参与者负责编写指令、构建用于重组和首次公开募股 （IPO）等各类交易的金融模型，以此 「教导」AI 如何像一名初级银行家一样工作。
报道援引知情人士透露，这些合同工的时薪为 150 美元，并且获得了他们正在帮助创建的 AI 的早期使用权。这一举动在金融行业内部引发了对初级岗位职业前景的担忧，分析师们长期以来抱怨工作繁重乏味，而人工智能的崛起正将这种抱怨转变为对其工作安全性的直接威胁。
此举也揭示了 Sam Altman 领导下的 OpenAI 的战略重心。作为全球估值最高的初创公司之一，OpenAI 尚未实现盈利，将强大的 AI 技术转化为能服务于金融、咨询、法律等各行各业的实用商业工具，已成为其当务之急。
一、百余名前员工参与，时薪 150 美元训练 AI
根据报道，OpenAI 的 「Mercury」 项目已招募了超过 100 名具有华尔街背景的专业人士。参与者阵容强大，不仅包括曾在摩根大通、摩根士丹利、高盛等一线投行工作过的前员工，还囊括了来自 Brookfield Corp.、Mubadala Investment Co.、Evercore Inc. 和 KKR & Co. 等知名投资机构的人才，甚至还有哈佛大学和麻省理工学院的在读 MBA 学生。
项目以灵活的合同工形式运作，参与者被要求每周提交一个金融模型。他们的任务包括用简单的语言编写提示，然后在微软的 Excel 程序中执行并构建模型。一位审阅人会对其工作提供反馈，参与者需在修正所有问题后，其成果才会被最终输入 OpenAI 的系统。OpenAI 的一位发言人表示，公司与 「众多领域的专家合作，以改进和评估我们模型的能力」，并称这些专家由第三方供应商招募、管理和支付报酬。
值得注意的是，该项目的申请流程几乎没有人为干预。申请过程包括与 AI 聊天机器人进行的约 20 分钟面试、一项财务报表知识测试以及最后的建模能力测试。
二、「请修复」：AI 需要学会的细节与格式
投行初级分析师以其超长的工作时间闻名，在处理实时交易时，每周工作超过 80 小时是家常便饭。他们的工作充满了大量被视为 「脏活累活」 的任务，例如在 Excel 中构建复杂的并购模型，以及根据上级要求反复修改 PPT 演示文稿。
在彭博专栏作家 Matt Levine 看来，这种对细节的极致追求，恰恰是 AI 需要学习的关键。他评论道，一名成功的投行分析师必须是 「注重细节的」，因为模型或演示文稿中一个微小的格式错误，比如美元符号未对齐，都会让上司怀疑其中可能存在更严重的实质性错误，从而破坏信任。
Levine 将目前的生成式 AI 比作 「聪明但粗心的分析师」——它们能迅速产出看似合理的模型，但往往会出错或出现 「幻觉」，无法被完全信任。因此，他认为 OpenAI 的项目本质上是一种 「强化学习」，相当于 「让一位投行副总裁对着 AI 吼上几年，直到它把格式做对为止」。雇佣前银行家正是看中了他们自身已经历过这种严苛的训练，能够本能地遵循页边距大小、百分比斜体等行业格式规范。
三、替代学徒？华尔街晋升模式面临考验
「Mercury」 项目的直接目标是让 AI 替代初级员工的工作，这引发了对投资银行传统学徒制模式未来的深刻质疑。数十年来，华尔街依赖于一个金字塔结构：初级分析师通过处理基础工作来学习技能，其中最优秀的一部分人最终晋升为需要与客户打交道的高级银行家。
正如 Matt Levine 所提出的问题：当一个行业不再需要学徒时，它未来的高级合伙人将从何而来？如果 AI 接管了模型构建和文书工作，年轻的金融专业人士将如何获得必要的实战经验和行业知识，以成长为未来的领导者？
不过，这一趋势也存在另一面。投资银行分析师项目的流动率一直很高，许多人在工作两年后便选择离开，投身于创业或其他行业。对于这些已经离开的人来说，回来训练一个可以替代自己当年岗位的机器人，或许并没有太多心理负担。
「Mercury」 项目不仅是华尔街的潜在颠覆者，更是 OpenAI 商业化战略的缩影。通过将目标锁定在金融服务这一利润丰厚的领域，OpenAI 正努力证明其技术在复杂企业环境中的价值。
尽管估值高昂，但 OpenAI 尚未盈利的现实，正驱使其积极开拓企业市场。将 AI 能力应用于特定行业、解决具体的业务痛点，被视为其实现收入增长和长期发展的关键路径。该项目表明，OpenAI 的雄心不止于通用的聊天机器人，而是要打造能够深度嵌入企业工作流程的专业级 AI 工具，从而在全球商业版图中占据一席之地。
本文来自：华尔街见闻，作者：张雅琦