李凤

　　人工智能正在改变人们获取金融信息的方式，也给投资者教育提出了新课题。2026年6月，北京证监局披露查处利用AI（人工智能）生成股市“小作文”、编造传播虚假证券信息的违法案例。证监会通报过利用AI批量生成资本市场虚假信息的行为；地方监管部门披露的案例中，还有不法分子以“AI量化选股”为名售卖软件，甚至篡改历史回测数据制造盈利假象。前者借助技术生成内容，后者借用技术名义包装服务，二者都对投资者的信息辨识提出了更高要求。

　　这些案例给投资者教育提出了一个具体问题：当人物形象可以合成、专业表达可以生成、技术能力可以被夸大，公众应当依据什么建立信任？过去，人们可能从言谈是否专业、身份是否权威来判断信息价值，AI的发展使这些外在特征更容易被模仿，投资者因而更需要关注信息出处、事实依据以及结论的适用范围。

　　AI可以帮助公众解释金融概念、整理公告、比较产品，降低获取信息的成本。但便利能否转化为决策帮助，还取决于使用者如何审视所得信息。投资者教育应当把信息辨识与合理采信作为重要内容，使公众能够依据证据决定信任程度，在信息不足时保留判断。

　　首先，应让追溯出处成为使用金融信息的基本习惯。看到上市公司获得大额订单、行业政策即将调整等消息，应寻找原始公告或权威发布，核对二次传播是否增添了未经证实的内容。多个账号重复同一说法，可能只是转述同一来源，不能自动构成相互印证。AI回答即使附有链接，也需要检查原文是否存在、是否支持相关结论。

　　对信息提供者的核实同样重要。视频中的熟悉面孔、账号上的专业头衔、产品名称中的“智能”或“量化”，都不足以单独证明服务真实可靠。投资者教育需要帮助公众熟悉官方查询渠道，在接受荐股服务、付费购买软件之前，核实机构和人员的身份及相应资质。面对难以辨认的合成内容，能够通过独立渠道核实，比仅凭画面和语气判断更为可靠。

　　其次，应帮助公众区分事实、推测与营销。公司披露利润增长，是可以查证的经营信息；据此断言股价必然上涨，则跨越了未经证明的推断。AI生成的分析也应接受同样的审视：哪些内容来自原始资料，哪些属于进一步解释，哪些条件尚未确认？这种区分不要求普通投资者掌握复杂模型，却能帮助他们避免把一段完整叙述当成充分依据，把一项技术名称当成收益保证。

　　进一步说，合理采信还应体现为行动上的审慎。在消息传播和交易操作都十分便捷的环境中，投资者需要在接收信息与投入资金之间保留核验环节。面对“立即入群”“机会稍纵即逝”等催促话术，信息尚未确认，可以先不转发；服务主体尚未核实，可以先不付费；建议缺乏可靠依据，可以暂缓据此交易。能够容忍暂时没有答案，也是一种重要的投资素养。

　　这种核验习惯可以从校园阶段培养，并融入学生已有的AI使用和学习活动。笔者2025年开展的本科生学习体验调查显示，受访者有71.4%表示经常使用人工智能工具辅助学习；在较频繁使用AI辅助学习的受访者中，57%也较频繁关注并分析财经新闻和市场动态，56%较频繁反思和评价自己的学习过程，这两个数据远远高于AI使用频率低的组别。这说明AI已经成为当代学生学习的重要工具，并且AI工具的使用与市场信息关注度、主动学习行为是正相关的。校园投资者教育可以将学生对AI使用与市场信息的关注引向资料查证，将学习反思延伸到对采信依据的审视，使信息核验成为日常学习的一部分。

　　高校可以将金融信息辨识训练嵌入AI辅助学习与财经案例教学。例如，将一段AI生成的市场解读与相关公告进行对照，要求学生标明信息出处，区分事实与推测，解释哪些内容仍需核实。评价的重点，应包括学生能否说明采信理由，以及在依据不足时保留或修正结论。证券经营机构和投教基地也可以采用类似的情境练习，使信息核验成为公众可以掌握的具体方法。

　　投资者教育还需要与平台治理、机构履责相配合，为公众提供真实、清晰、可追溯的信息环境。AI时代，金融信息的数量和表达方式不断变化，信任所依据的事实标准不应因此降低。帮助公众查明出处、辨别性质、审慎行动，才能使技术带来的便利更好服务于理性投资。