2026年8月25日，高盛负责旗舰AI项目Marquee的合伙人Chris Churchman公开警示，当前华尔街正快速将业务推理环节外包给AI模型，该趋势可能导致金融从业者出现“认知能力萎缩”，无法再从第一性原理出发开展决策，短期提振业务效率的同时，长期或将侵蚀华尔街存续数十年的专业人才培养体系。
Chris Churchman的上述观点，是在近日上线的金融行业深度播客《Exchanges》中首次公开提出的。作为高盛内部主导AI业务落地的核心负责人，他的发声很快在华尔街金融圈与AI产业界引发双重讨论——此前华尔街头部机构均在加速推进AI全链路落地，甚至将交易分析、客户需求匹配、研报数据梳理等核心环节的初级工作全部交由大模型完成。
近两年来，生成式AI的落地已经成为华尔街头部机构比拼效率的核心赛道。多数投行将大模型应用在研报撰写、数据测算、交易逻辑初筛等此前由初级分析师承担的工作中，平均可将相关环节的工作效率提升40%以上，部分高频交易机构甚至将AI直接接入交易系统，完成初步的信号捕捉与下单操作。
为了压缩人力成本，多家头部投行已经连续两年缩减初级分析师的招聘规模，部分机构的校招名额缩减幅度甚至超过30%，AI替代基础岗位的趋势在行业内已经十分明确。
在Chris Churchman看来，这种对AI的过度依赖正在埋下长期隐患。他用导航软件类比：当用户完全依赖导航规划路线后，绝大多数人会逐渐丧失对道路的记忆能力与空间规划能力，而AI对推理环节的替代，本质上也是同样的逻辑。如果从业者长期直接调用AI的分析结果，而非亲自完成从数据收集、逻辑推演到风险验证的全流程，最终将丧失从第一性原理出发思考问题的能力。
更值得警惕的是，华尔街存续多年的“师徒制”人才培养体系正因此受到冲击。此前初级员工的成长高度依赖日常实务操作中的反复训练，以及带教合伙人对其推理过程的针对性指导，而当AI包揽了大部分基础推理工作后，初级员工既没有足够的训练机会，带教体系也失去了判断员工能力的核心依据，长此以往整个行业的人才基础都会被侵蚀。
Chris Churchman并不反对AI在华尔街的落地，而是主张在效率提升与人才培养之间找到平衡点。他在播客中透露，高盛内部已经在调整AI使用规范，明确要求所有涉及高风险的交易决策，相关分析逻辑必须由员工手动完成至少30%的核心环节，AI仅可作为辅助校验工具使用，同时保留了原有的师徒制培养流程，要求初级员工定期提交手动完成的分析报告，避免对AI产生过度依赖。
目前他的观点已经获得了不少华尔街资深从业者的认同，多家投行开始重新评估现有AI落地规范，试图在享受技术红利的同时，守住专业能力的底线。
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