”林枫说：“模型只是工具，信任不信任，是人决定的。”
现在，林枫在问他：如果工具进化到比人更聪明，人还应该做决定吗？
他转过身。
“林枫，你的这个计划，我批准。但有两个条件。”
林枫拿起笔，准备记录。
“第一，任何由AI生成的策略，必须经过‘逻辑翻译’。不是要你完全打开黑箱——那是做不到的。但至少要有一个‘近似解释’——用人类能理解的语言，描述机器为什么这么做。比如，‘机器发现，当某家公司的供应链库存下降、同时社交媒体情绪上升时，股价在接下来三个月上涨的概率超过80%。’这个解释，虽然不完整，但至少让人类知道机器的逻辑是什么。”
林枫点头。“可以。现在的‘模型可解释性’研究，已经有一些方法了——比如LIME、SHAP，可以近似解释深度神经网络的决策。”
“第二，任何由AI生成的策略，必须经过极端压力测试。不是用历史数据回测，是用我们设计的极端情景——2008年、2015年、甚至更极端的场景。如果策略在这些场景中崩溃，就不能上线。”
“第三，ACC拥有最终否决权。即使‘默石先知’说‘买’，ACC说‘不买’，听ACC的。人是最终责任人，不是机器。”
林枫放下笔。“这三个条件，我接受。”
陈默走回座位，坐下来。
“好。那我们就干。预算多少？”
林枫调出一张表格。“初期投入：硬件（GPU服务器、存储、网络）约2000万；数据采购（卫星图、供应链数据、舆情数据等）约1000万/年；团队（深度学习专家、数据工程师、量化研究员）约1500万/年。合计第一年约4500万。”
陈默看着那个数字，没有犹豫。“批了。”
林枫愣了一下。“你不考虑一下？4500万，不是小数字。”
“不用考虑。”陈默说，“2015年，我们因为没有准备，差点死了。那次教训告诉我，在技术进化面前，犹豫就是死亡。4500万，买的是一个未来。值。”
林枫深吸一口气。“陈总，谢谢你。”
“不用谢我。谢你自己。如果不是你这些年把系统做得这么扎实，我不会信任你去做AI。”
林枫笑了。“那我明天开始招人。”
“今天就开始。时间不等人。”
凌晨一点，
…。。