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。

传统的有效市场假说研究着重于股票价格行为的计量分析，但潜在地忽略了制度因素尤其是法律、法规等对股价行为与信息效率的影响，同时忽略了资本市场有效性可能是一个渐进的过程。为此，本文应用法和金融理论检验中国法律制度的完善对股票市场效率的作用。研究结果表明：整体而言，随着我国法律制度的不断完善，中国的股票市场也逐渐呈现出更为有效的状态。但个别法规会对市场效率的发挥产生消极作用。