公司现在正在编写针对AI读者的报告

美国国家经济研究局（NBER）发表的工作论文的标题引起了我的注意：“机器正在聆听时如何交谈：人工智能时代的公司披露”。因此，我点击并下载了一个。然后开始阅读。

本文是对美国上市公司必须向美国证券交易委员会（SEC）提交的10-K和10-Q申请的分析。 10-K是公司年度报告的一个版本，但没有照片的光泽和公关宣传：公司书呆子很高兴。一本指南说，它拥有“您可以花费数小时来获取的所有数据，包括从收入的地理来源到公司已发行债券的到期日程表的所有数据”。一些投资者和评论员（确实包括您在内）发现10-K难以渗透，但是对于那些拥有必要耐力的人（大公司可以将10-K运行到几百页），这就是他们喜欢的事情。 10-Q档案是10-K的季度弟弟。

触发该论文报告的观察结果是，公司10-K和10-Q档案的“机械”下载（即机器生成）从2003年的360,861增长到2016年的1.65亿，占所有下载量的78％被计算机的请求触发。现在，在人工智能方面进行了大量研究，以评估计算机在从海啸数据中提取可操作含义的能力。这样做有很多好处，因为机器读取报告的输出是可以驱动算法交易者，机器人投资顾问和各个领域的定量分析人员的原料。

但是，NBER研究人员着眼于海啸的供应方，即公司如何调整语言和报告，以便通过读取公司披露信息的算法获得最大的影响。他们发现的结果对任何想知道算法统治的未来生活会是什么样的人都具有启发性。

研究人员发现，“机器和AI读者的增加...激励公司准备对机器解析和处理更友好的文件”。到目前为止，如此可预测。但是还有更多：“具有较高预期机器下载量的公司将以迎合机器和AI读者的方式来管理文本情绪和音频情感”。

换句话说，机器可读性（通过算法可以轻松地解析和处理信息来衡量）已成为撰写公司报告的重要因素。因此，报告中的表的可读性得分较低，因为报告的格式使机器很难将其识别为表。但是如果有效利用标签，同一张表的可读性得分就很高。

但是，研究人员认为，公司现在已经超越了机器的可读性，试图以可能诱使算法“读者”对内容做出有利结论的方式来调整报告的情绪和语气。他们这样做是通过避免在针对文本阅读算法的标准中被列为否定的单词来实现的。他们还调整了与分析师进行的标准季度电话会议中使用的语气，因为他们怀疑电话另一端的人正在使用语音分析软件来识别评论中的声音模式和情绪。

从某种意义上说，这种军备竞赛在任何人类活动中都是可以预见的，只要拥有更好技术的人都可以获得市场优势。有点像Google与所谓的“优化师”之间的战争，他们试图弄清楚如何使用最新版的搜索引擎的网页排名算法。但是，从另一个角度来看，这是一个例子，说明了如何通过数字技术改变我们-正如布雷特·弗里施曼（Brett Frischmann）和埃文·塞林格（Evan Selinger）在他们清醒的《再造人类》一书中指出的那样。

输入最后一句话后，我去寻找书上的出版信息，发现自己试图登录一个网站，在该网站承认我之前，该网站要求我解决视觉难题：在道路图像上交叉路口分为8 x 4正方形，我必须单击所有显示交通信号灯的正方形。我这样做了，并立即收到另一个类似的难题，我也尽职尽责地解决了这个难题，就像实验室里的一只听话的猴子。

这个荒谬挑战的目的是什么？要说服托管该站点的计算机说我不是机器人。换句话说，这是一种反向的图灵测试：不是让机器欺骗人们以为它是人类，而是要我说服计算机说我是人类。我被重新设计了。通往未来的道路已经发生了有趣的转折。

琼·迪迪翁（Joan Didion）撰写的经典《琼为什么我写》是《伦敦杂志》档案中的绝对瑰宝。

情况不佳的风险投资公司查尔斯·杜希格（Charles Duhigg）在《纽约客》上写了一篇名为《风险资本家如何改变资本主义》的文章，其中他将WeWork用作2020年代疯狂案例研究。基本上，它是Boo.com de nos jours，但在精神错乱和贪婪方面具有当代性的转折。

Dom的麻烦Dominic Cummings从未理解：急躁不能替代政策。因此，萨姆·弗里德曼（Sam Freedman）在《政治家》（PoliticsHome）上发表了一篇感性的文章。