一位普林斯顿经济学家告诉全球最具影响力的各国央行官员：人工智能可能很快会比他们自己更了解他们制定的政策——而他提出的解决方案相当另类：举行两场单独的新闻发布会，一场面向人类，一场面向机器。

Markus K. Brunnermeier于8月29日在2026年杰克逊霍尔经济政策研讨会上发表了他的论文。这一年度盛会于怀俄明州杰克逊霍尔举行，各国央行官员、学者和政策制定者在此探讨全球经济面临的最重大问题。历年来在此发表的论文往往会在会场之外深刻影响货币政策讨论。今年，AI成为会议的焦点话题。然而，Brunnermeier的贡献较少涉及生产力提升，而更多聚焦于一种令人不安的可能性：工具可能很快会比制造工具的人更聪明。

不对称理解问题

Brunnermeier论点的核心是他所称的“不对称理解”概念。传统经济学长期以来研究的是信息不对称，即交易中的一方比另一方掌握更多信息——例如，二手车经销商知道发动机即将报废，而买家并不知情。

Brunnermeier的版本颠覆了这一动态。在他的框架中，AI代理可能发展出连人类（包括政策制定者本人）都无法完全解读的货币政策知识。机器不仅仅拥有更多数据；它们对政策决策如何传导至整个经济将拥有一种根本不同的——且可能更优越的——把握。这种担忧并非纯理论性的：算法和机器学习系统已经在交易和市场分析中扮演重要角色，任何能够系统性预判央行反应的AI系统，都将改变市场对政策新闻的定价方式。

要么难以预测，要么被机器利用

Brunnermeier提出的应对措施，类似于在扑克牌桌上对付一位能读心的对手的策略。他建议，各国央行可能需要采取更加不透明、更难预测的沟通方式，这实际上逆转了多年来向清晰和开放方向发展的趋势——这一转变关系重大，因为各国央行（尤其是美联储）数十年来正是通过建立前瞻指引和新闻发布会透明度来稳定预期、降低市场波动。

最引人注目的建议是“双场新闻发布会”构想：分别为人类受众和机器受众举行单独的简报会，各自针对这些受众处理信息的方式进行校准。

他还呼吁建立简化监管的强健监管框架，以维护他所称的市场信心和信息完整性。

此次演讲与美联储主席Kevin Warsh的观点形成鲜明对比。Warsh在之前的主旨演讲中对AI作为提升生产力的工具持更乐观的态度。他强调了AI领域不断增长的投资格局，指出截至2026年8月，AI token年销售额已超过1000亿美元，同比增长超过500%。

未来意义

据报道，研讨会与会者认为此次演讲有助于框定AI的长期风险，而波士顿联储主席Susan Collins等其他政策制定者则更强调近期的实际应用。

本次研讨会于8月27日至29日在怀俄明州杰克逊霍尔举行，通过多场会议探讨了AI的经济潜力。但真正给全场留下最难解答问题的，是Brunnermeier的收尾论文：当货币政策的受众不再人类，而跟不上节奏的恰恰是人类自己时，将会发生什么？