本文重点探讨与人工智能和资本市场相关的一个问题,即如果AI统治算法，证券市场会变怎样？ 本文以哲学上的 “二律背反” 和香农熵理论为方法，分析金融人工智能对证券市场信息效率的影响。 熵作为信息论中的一个重要概念， 被用来衡量信息的混乱程度， 即信息的不确定度；“二律背反” 则强调了一种辩证视角。 经实证研究发现： 人工 智能对于证券市场效率的影响并非二元对立，AI技术降低信息 “噪音”， 提高投资者认知概率（降熵）;但AI算法的同质化、 市场过度反应或其他风险因素会削弱市场效率， 增加市场的信息不对称性 （升熵）。AI对以中美为代表的新兴市场和成熟市场的影响因市场而异， 我们认为人工智能的出现不是一般性技术冲击 而是属于技术 “奇点” 或约瑟夫·熊彼特的 “创造性破坏” 的范畴， 是真正长期将对资本市场产生持续性影响的重大因素， 这也是本文的一个主要研究价值。