Dintlha tsa Botlhokwa

• SEC 加大對企業 AI 信息披露的審查
• 誤導性的 AI 表達可能違反證券法
• 投資者應審視收入、支出和業務風險

想像一下，你投資了一家公司，這家公司承諾其人工智能能夠跑贏股市。它的演示資料描述了先進的算法、專有技術以及可觀的潛在回報。但如果這家公司從來沒有開發出它所宣傳的 AI 系統呢？

這類不實陳述，正重新引起美國監管機構的關注。

10月30日，美國證監會（SEC）執法主管對路透社表示，隨著外界對估值虛高、循環投資以及巨額基礎設施承諾的擔憂升溫，該機構正在審查相關公司的信息披露。

什麼是「AI洗白」？什麼時會變成違法行為？

「AI洗白」指的是企業誇大或歪曲其人工智能能力、應用情況或財務收益。

使用與 AI 相關的表述本身並不一定具有誤導性。問題在於，公司是否作出了對投資者而言具有重大性的虛假陳述，或遺漏了投資者評估這些說法所需的信息。

SEC 已經對此類案件採取過行動。

2024年3月，監管機構指控投資顧問公司Delphia和Global Predictions就其AI的使用情況作出虛假陳述。兩家公司在既不承認也不否認相關認定的情況下，同意合計支付40萬美元的民事罰款。

Delphia 宣稱利用客戶數據和機器學習來做出投資決策，儘管它並不具備所宣傳的相關能力。Global Predictions 也同樣誇大了其 AI 驅動預測服務的能力。

另一宗案件涉及 Rimar Capital。其代表在向投资者募集近400万美元资金時，對一款 AI 交易平台作出失實陳述。 SEC 於2024年10月宣布，相關方合計被處以31萬美元的民事罰款。

這些案例表明，證券法適用於與 AI 相關的表述，就如同它同樣適用於有關收入、產品或投資業績的表述一樣。

為何循環式的 AI 交易會讓監管機構擔憂？

最新的擔憂，已不再只是公司假裝在使用人工智能。

可以想像這樣一種情況：一家芯片製造商向一家AI創業公司投資100億美元，而這家創業公司隨後承諾，將把其中很大一部分資金用於向這家芯片製造商購買算力基礎設施。

這兩筆交易都可能是合法的。然而，投資者應當了解，已披露的需求中有多少來自獨立客戶，又有多少來自存在財務關聯的公司。

循環融資並不必然構成欺詐。信息披露層面的關鍵問題在於，重大關係、依賴性及風險是否被準確呈現。

隨著科技公司向 AI 基礎設施投入前所未有的資金，這一差異變得尤為重要。

亞馬遜最近報告稱，在雲服務業務收入增長加快的同時，其過去12個月的自由現金流赤字達到424億美元。

与此同时，數十億美元的数据中心融資，取決於客戶是否會繼續購買計算能力的預期。

這些發展本身並不能證明存在不當行為。但它們說明了，為何投資者需要關於收入來源、財務承諾和業務風險的清晰信息。

投資者如何識別誤導性的 AI 表達？

一個有用的起點，是區分公司承諾了什麼，以及它實際能夠證明什麼。

如果管理層宣傳是由 AI 推動的增長，投資者應該檢查財務報告中是否列出了實際收入、付費客戶或可衡量的成本節約。

Coinpaper關於AI投資回報的指南解釋了，為何收入增長、利潤率和現金流，比單純的基礎設施支出更能說明問題。

財務披露同樣值得關注。公司可能在賬面上實現可觀的利潤，但同時面臨顯著的現金需求。

當昂貴的 AI 項目依賴借款時，這些風險會變得更加嚴重。