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新华社北京7月31日电（记者王楚捷）当地时间7月21日至31日，国际摔跤A级赛波兰站、罗马尼亚站相继举行，中国国家摔跤队在两站比赛中共收获12金9银16铜的好成绩。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。

B |                    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。

C |                    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。国家体育总局举摔柔运动管理中心副主任李杉在接受新华社记者采访时表示，迎接巴黎奥运备战周期，这支年轻队伍在国际赛场上的“首秀”有惊喜、有收获。“受疫情影响队伍很久没出国比赛，东京奥运会四名奖牌选手这次也都没有随队出访，所以这支队伍相对比较年轻，很多队员都是第一次出国打比赛，哪怕是有过国际比赛经验的，大部分也都是三年以上没参加过国际比赛了。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。”李杉介绍。                   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。

D | 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。虽然“好久不见”国际赛场，但中国选手敢打敢拼，用足够惊喜的表现打消了队伍出征前的“没谱”。

E | 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。

F | 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。

“这两站比赛的表现还是比较令人满意的。

G | 年轻选手在场上敢做动作，精气神很好，技战术施行虽然还有点毛躁，但能把训练中的能力展示出来，让人眼前一亮。”李杉说，“宿将们也较好地发挥了水平，比如之前我们选手在比分胶着或者落后时，最后的防守阶段容易乱，但这两站比赛中，经验比较丰富的队员，比赛节奏把握得很好，对技战术执行得很坚决，在场上有想法、敢出击，这显示出他们对比赛的掌控力逐步走向成熟。这一进步是非常可喜的。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。

H |                    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。”迎接新的奥运周期，国家摔跤队邀请了来自俄罗斯、瑞典、韩国等国家的世界知名摔跤教练加盟，中方教练团队则呈现年轻化特征，平均年龄不到40岁。李杉介绍，一些高水平的外籍体能师、康复师未来也将陆续加入队伍中，此外，从上海体育学院、武汉体育学院加盟的科研团队，也为训练备战提供了有力支撑。“不仅是运动员需要积累参赛经验，新的团队也需要通过实战进行磨合。

I | ”李杉说，“现在整个团队很有朝气和凝聚力，包括领队、教练、管理、队医、翻译等工作人员，大家各司其职、互帮互助，表现出了良好的管理水平和团队文化。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。

J |                    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。

K | ”李杉同时表示，两站国际赛事虽然带来了惊喜，但9月在塞尔维亚举办的世锦赛才是本次外访外训最高水平的舞台，届时中国摔跤手们将与世界最顶尖的选手一较高下。因此队伍在收获信心的同时，需要保持足够的清醒。“通过这两站比赛，我们对新的比赛规则有了更清楚的认识，检验了训练成果，同时也发现了不足。”李杉说，“希望在世锦赛之前这一个半月，能把发现的问题解决掉一些，争取更多的突破。

L | 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。

M | 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。

N | 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。

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Published on:02:48:57