作为资本市场的重要定价因素，股票意见分歧多由分析师预测差异来度量，但该指标具有低覆盖、高时滞、报喜藏忧等问题。为此，本文依照监管机构要求的投资者分类标准，构造保守型、稳健型、平衡型、积极型、激进型五类AI智能体，利用各智能体对股票新闻的评价差别构建AI分歧指标，识别由新闻引发的股票意见分歧。实证分析发现：（1）新闻意见分歧在当月推高股票价格，致使未来4个月股票产生较低的收益率和较高的暴跌概率。（2）在套利成本更高的股票中，意见分歧对股票价格的扰动更为剧烈。（3）意见分歧吸引小单和中单交易的追捧，引致特大单的反向交易。（4）新闻意见分歧导致股票高波动和价格高估，可以部分解释特质性波动率之谜。本研究弥补了意见分歧在当期推高估值的实证缺失，一定程度上解决了AI收益率预测的前视偏差顾虑。

实证结果显示，当公告的PRC GAAP年度净利润越是高于IAS年度净利润，公告后初期的H股交易量倾向于越大，当公告的IAS年度净利润越是高于PRC GAAP年度净利润，公告后初期的H股交易量倾向于越小。 本文的研究指出了净利润双重披露差异与投资者看法分歧性之间，进而与交易量之间的可能联系。当投资者在意见上越分歧时，市场交易量倾向于越大，对H股市场的实证研究结果基本上支持了此项假说。 此外，在会计信息的可用性上，我们也指出了，即使H股投资者倾向于认为PRC GAAP存在着高估，即使H股投资者倾向于认为IAS比较公允而比较关注IAS盈利，PRC GAAP盈利对H股投资者还是具有信息利用上的价值。