人工智能公司OpenAI正在進行一項非同尋常的試驗：通過雇傭超100名前投資銀行員工，訓練其AI模型掌握金融建模等核心技能。

據媒體22日報道，OpenAI這項代號為“Mercury”的秘密項目，已經吸引了來自摩根大通、摩根士丹利和高盛集團等頂尖金融機構的前員工參與。這些參與者負責編寫指令、構建用于重組和首次公開募股（IPO）等各類交易的金融模型，以此“教導”AI如何像一名初級銀行家一樣工作。

報道援引知情人士透露，這些合同工的時薪為150美元，并且獲得了他們正在幫助創建的AI的早期使用權。這一舉動在金融行業內部引發了對初級崗位職業前景的擔憂，分析師們長期以來抱怨工作繁重乏味，而人工智能的崛起正將這種抱怨轉變為對其工作安全性的直接威脅。

此舉也揭示了Sam Altman領導下的OpenAI的戰略重心。作為全球估值最高的初創公司之一，OpenAI尚未實現盈利，將強大的AI技術轉化為能服務于金融、咨詢、法律等各行各業的實用商業工具，已成為其當務之急。

百余名前員工參與，時薪150美元訓練AI

根據報道，OpenAI的“Mercury”項目已招募了超過100名具有華爾街背景的專業人士。參與者陣容強大，不僅包括曾在摩根大通、摩根士丹利、高盛等一線投行工作過的前員工，還囊括了來自Brookfield Corp.、Mubadala Investment Co.、Evercore Inc.和KKR & Co.等知名投資機構的人才，甚至還有哈佛大學和麻省理工學院的在讀MBA學生。

項目以靈活的合同工形式運作，參與者被要求每周提交一個金融模型。他們的任務包括用簡單的語言編寫提示，然后在微軟的Excel程序中執行并構建模型。一位審閱人會對其工作提供反饋，參與者需在修正所有問題后，其成果才會被最終輸入OpenAI的系統。OpenAI的一位發言人表示，公司與“眾多領域的專家合作，以改進和評估我們模型的能力”，并稱這些專家由第三方供應商招募、管理和支付報酬。

值得注意的是，該項目的申請流程幾乎沒有人為干預。申請過程包括與AI聊天機器人進行的約20分鐘面試、一項財務報表知識測試以及最后的建模能力測試。

“請修復”：AI需要學會的細節與格式

投行初級分析師以其超長的工作時間聞名，在處理實時交易時，每周工作超過80小時是家常便飯。他們的工作充滿了大量被視為“臟活累活”的任務，例如在Excel中構建復雜的并購模型，以及根據上級要求反復修改PPT演示文稿。

在彭博專欄作家Matt Levine看來，這種對細節的極致追求，恰恰是AI需要學習的關鍵。他評論道，一名成功的投行分析師必須是“注重細節的”，因為模型或演示文稿中一個微小的格式錯誤，比如美元符號未對齊，都會讓上司懷疑其中可能存在更嚴重的實質性錯誤，從而破壞信任。

Levine將目前的生成式AI比作“聰明但粗心的分析師”——它們能迅速產出看似合理的模型，但往往會出錯或出現“幻覺”，無法被完全信任。因此，他認為OpenAI的項目本質上是一種“強化學習”，相當于“讓一位投行副總裁對著AI吼上幾年，直到它把格式做對為止”。雇傭前銀行家正是看中了他們自身已經歷過這種嚴苛的訓練，能夠本能地遵循頁邊距大小、百分比斜體等行業格式規范。

替代學徒？華爾街晉升模式面臨考驗

“Mercury”項目的直接目標是讓AI替代初級員工的工作，這引發了對投資銀行傳統學徒制模式未來的深刻質疑。數十年來，華爾街依賴于一個金字塔結構：初級分析師通過處理基礎工作來學習技能，其中最優秀的一部分人最終晉升為需要與客戶打交道的高級銀行家。

正如Matt Levine所提出的問題：當一個行業不再需要學徒時，它未來的高級合伙人將從何而來？如果AI接管了模型構建和文書工作，年輕的金融專業人士將如何獲得必要的實戰經驗和行業知識，以成長為未來的領導者？

不過，這一趨勢也存在另一面。投資銀行分析師項目的流動率一直很高，許多人在工作兩年后便選擇離開，投身于創業或其他行業。對于這些已經離開的人來說，回來訓練一個可以替代自己當年崗位的機器人，或許并沒有太多心理負擔。

“Mercury”項目不僅是華爾街的潛在顛覆者，更是OpenAI商業化戰略的縮影。通過將目標鎖定在金融服務這一利潤豐厚的領域，OpenAI正努力證明其技術在復雜企業環境中的價值。

盡管估值高昂，但OpenAI尚未盈利的現實，正驅使其積極開拓企業市場。將AI能力應用于特定行業、解決具體的業務痛點，被視為其實現收入增長和長期發展的關鍵路徑。該項目表明，OpenAI的雄心不止于通用的聊天機器人，而是要打造能夠深度嵌入企業工作流程的專業級AI工具，從而在全球商業版圖中占據一席之地。