42AI 推出行为世界模型：靠 Transformer 预判人类决策，融资 6250 万美元

如果有人告诉你，AI 能在你还没掏出手机之前，就猜到你在面对突发事件时会买入还是抛售，你大概会觉得这是科幻电影里的读心术。

以色列初创公司 42AI 就把这个想法做成了商业系统。这家公司刚刚结束三年隐身状态，端出了一套专为预判人类决策设计的「行为世界模型」，并公布了 6250 万美元的种子轮融资。这笔钱由创始团队以及董事长 Amir Gal-Or 创立的 Infinity Group 共同注资。

目前，这套系统已经在 10 家大型金融券商里实测运转，年营收已经跑到了七位数美元的规模。

读心不用超能力，用的是数学特征向量

世界模型在机器人领域很常见，通常用来模拟机械臂挥动时周围环境会怎么变。42AI 的思路截然不同，他们认为「每个人本身就是一个独立的世界」。

大多数 AI 风控工具喜欢从你过去的买卖记录里直接外推规律，但 42AI 的首席执行官 Amit Gal-Or 和首席技术官 Ehud Ezra 觉得，人哪怕在完全陌生的环境里，深层的心理倾向也是相对稳定的。

为了给人的动机建模，系统盯上了许多看似和交易无关的细碎行为。比如你在完成身份认证（KYC）时的动作、拨打客服电话时的语调与情绪、打电话的频率、转账时间，以及具体的买卖节奏。

42AI 把这些观察转化为数学特征向量，再喂进基于 Transformer 架构的世界模型里，去测算你在特定情境下的各种决策概率。他们甚至还用了一个独立的语言模型，专门给预测结果生成通俗的解释说明。

为了搭起这套体系，团队花了三年时间，结合心理学、神经科学与遗传学研究，咨询了创伤后应激障碍（PTSD）专家以及 2011 年诺贝尔化学奖得主 Dan Shechtman。数据最初来自数千人的心理评估，后来接入了涵盖超 200 万人的政府与生物库数据集，如今覆盖的行为档案已经扩展到近 3000 万人。

98% 的准确率，究竟算的是什么

官方宣称系统预测市场交易的准确率高达 98%，但别把它当成能精准预知你下一秒买哪只股票的神器。

Gal-Or 自己澄清过，这个 98% 衡量的其实是交易流量有没有落在模型划定的预测区间内，并不是每笔具体交易都百发百中。在预测交易方向和交易量上，模型的 F1 分数大约在 0.8 到 0.85 之间。

这套系统目前主要在 1~24 小时的窗口内，预测交易者的方向与仓位变动。券商主要拿它来管流动性、设定保证金和动态对冲风险敞口，有客户据称借此跑出了约 3000 万美元的额外价值。

创始人也承认这台机器有天然的上限。比如一个交易员突然听了同事的一句小道消息而改变主意，这种模型没看到的环境变量，就会立刻打乱预测。

另一个避不开的问题是隐私与不对称博弈。虽然团队坚称不收集个人身份信息（PII），但系统依然会把行为串联成画像。如果券商掌握了客户在恐慌时会怎么操作，谁能保证他们不会利用这种信息差，抢在客户前面收割利润？虽然 42AI 搬出了合规监控和内部伦理委员会，但目前并没有拿出能彻底消除疑虑的技术约束。

为什么重要

把原本属于具身智能的世界模型搬到人类决策领域，42AI 确实打中了一个非常值钱、但也非常敏感的市场。

从商业价值看，对券商或大型机构来说，预判用户的集体应激反应是极其诱人的运营杠杆。知道散户在暴跌时大概率要补仓还是爆仓，机构就能提前调整流动性和对冲头寸。对他们而言，这套系统哪怕只能减少一小部分错配成本，也足够覆盖订阅费用。

但对普通用户而言，这种技术的普及很可能带来完全不平等的博弈环境。一旦平台比你自己更懂你的情绪弱点和冲动阈值，不管是在股市、消费还是游戏氪金里，平台都能针对性地设计规则，甚至精准利用你的恐慌来牟利。

我们认为，42AI 聪明的点在于它避开了用单一历史数据做简单统计推断，而是试图将深层心理倾向向量化，这比单纯抓取浏览记录更具泛化能力。然而，用「生物库数据」和「心理特质」给未被明确知情同意的活人做行为预判，在法律和伦理上正踩在一条极其危险的红线上。

短期内，我们认为这类行为世界模型会在欺诈检测、网络安全和金融风控里加速落地，但在面对真实客户的博弈场景中，监管机构恐怕很快就会盯上这种单向透明的降维打击。