全球最大主权基金掌门人最新对话：在风浪中前行的人，先要把自己绑在桅杆上...

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风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。

作者：聪明投资者

来源：雪球

在风浪中前行的人 ， 先要把自己 ‘ 绑在桅杆上 ’ 。 ”

在这个全球局势持续动荡 、 技术巨浪扑面而来的时代 ， 长期投资者靠什么站稳脚跟 ？ 近期在牛津大学进行交流对话的尼古拉 · 坦根用这句话作为坚持策略和纪律的注脚 。

尼古拉 · 坦根是挪威央行投资管理公司的首席执行官 ， 这家机构负责管理挪威政府全球养老基金 —— 全球规模最大的主权财富基金 ， 资产规模超过1.9万亿美元 ， 投资遍布全球市场 。

它的投资决策 ， 正在深刻影响着全球企业行为 。 但反过来 ， 其庞大的身形以及与全球经济休戚与共的投资触角 ， 也很难避开起于微末的 “ 蝴蝶翅膀 ” ， 更别说频率提升的各种巨浪 。

坦根说，当市场剧烈波动时，这只基金按照预设机制自动再平衡：卖出债券、买入股票。不是因为判断，而是因为规则。

正是这套纪律 ， 使基金在过去三十年中跨越无数不确定性 ， 实现了年化6%–7%的复合回报 。 考虑到这是一只穿越世代的养老基金 ， 这样复利效果还是惊人的 。

坦根还直言 ， “ 假设你在一年前告诉我 ， 一年后的世界会出现这些关税 、 这里发生冲突 、 那里局势恶化 ， 然后让我基于这些信息 ， 对一个包含科技龙头 、 工程公司和消费品公司的投资组合做出调整 …… 最可能的结果只会是 ： 非常糟糕 。战术性的判断真的极其困难 。”

目前挪威央行主权基金70%配置股票 ， 30%配置债券及少量房地产 、 可再生能源 。

当话题转向AI ， 坦根没有落入 “ 泡沫 ” 或 “ 革命 ” 的二元框架 。 他指出 ， 更值得关注的是技术对不平等的放大效应 ， 真正拥抱AI的国家与公司 ， 正在迅速拉开距离 。

而在挪威央行投资管理公司内部 ， 这一变化已在发生 。 100%的员工使用大模型工具 ， 65%参与代码增强工作 。 “ 技术如今走到组织核心 。 ” 他说 。

但从更广义的层面看 ， AI 对生产率的提升尚未真正兑现 。 坦根认为 ， 变革的分水岭将出现在 “ AI代理 ” 成熟之后 ， 那是一个大量无聊重复工作的终结点 ， 也是释放创造力的起点 。

特别值得一提的是 ， 尼古拉 · 坦根认为 ， 资产管理是一门学徒制的行业 。“ 没人会把钱交给一个没有训练 、 没有业绩记录 、 也没有信誉背书的人 。 你需要先在别人的体系里积累经验和可信度 ， 不要太早创业 ， 尽可能多学一点 。 ”

特别赞同 ， 这可能也是在AI时代人类复利积累的优势所在 ， 尤其是信誉 。

从“杂家”到金融从业的经历

主持人 ：坦根先生 ， 你的职业路径 ， 对一位未来执掌全球最大主权财富基金的人来说 ， 显然并不 “ 典型 ” 。 你曾在挪威情报系统接受俄语和翻译训练 ， 也在挪威经济学院和沃顿商学院学习金融 ， 同时还研修过艺术史和社会心理学 。

在这样一个高度多元的背景下 ， 你能否带我们回到最初 ， 说说你是如何走上金融这条路的 ？ 更重要的是 ， 投资这件事 ， 究竟是什么一直在驱动你 、 吸引你 ？

尼古拉 · 坦根 ：一般来说 ， 人们为什么进入金融行业 ？ 因为你想赚钱 。

我出生在挪威的一个小镇 ， 很早就对赚钱这件事产生了兴趣 ， 觉得特别有意思 。

很早我就开始在一家银行的证券经纪部门做兼职 。 我一直有个梦想 ， 就是去伦敦工作 ， 所以后来开始系统学习金融 ， 去了美国读书 ， 之后就在伦敦工作了 。 这就是最初的起点 。

那为什么要做金融 ？ 为什么是资产管理 ？ 因为如果你认真想一想 ， 投资可能是你能从事的最有趣的事情 。

你必须去思考 ： 我们穿的衣服 、 吃的食物 、 开的车 、 日常消费的产品 ， 究竟是谁生产的 。 你要关注新产品 、 新技术 ， 要研究企业管理层 ， 理解组织的心理 ， 还要考虑地缘政治 、 防务 、 货币和宏观环境 ， 几乎一切正在发生的事情 ， 都会成为你思考的一部分 。

即便你刻意去设计一项 “ 游戏 ” ， 也很难设计出比投资更令人兴奋的东西 。 而且 ， 如果你做得好 ， 你还能赚到钱 。

当然 ， 有时候你做得并不怎么样 ， 也还是能赚到钱 （ 笑 ） 。

资产管理是一门学徒制的行业

主持人 ：后来你选择离开一条相对稳定的职业路径 ， 创办了ACO Capital 。 是什么促使你迈出这一步 ？ 从零开始搭建一家基金 ， 最大的挑战是什么 ？

尼古拉 · 坦根 ：在创办ACO之前 ， 我曾在埃杰顿资本 （ Egerton Capital ） 工作 ， 那是欧洲最早的一批对冲基金之一 。 我在那里学到了很多 ， 也接受了系统性的训练 ， 和一群非常有才华的人一起共事 。

这家公司由约翰 · 阿米特 （ John Armit ） 和比尔 · 博林杰 （ Bill Bollinger ） 创立 ， 对我影响很大 。

后来我短暂地离开了金融 ， 去学习艺术史 ， 但很快意识到相比看画 ， 我可能更擅长看股票 。 于是我结束了艺术史的学习 ， 决定创办自己的公司 。

从零开始 ， 最大的挑战是什么 ？ 其实不是把公司搭起来 ， 而是有没有人愿意把钱交给你 。

创办一家资产管理公司并不难 ， 真正难的是让别人愿意把钱交出来 ， 由你来替他们管理 。 这意味着信任 ， 而信任才是最难建立的东西 。

今天，这件事甚至比我当年创业时还要困难。

在座的很多牛津学生 ， 未来几年里可能也会有人选择创业 。 如果要给你们一个建议 ， 那就是资产管理是一门学徒制的行业 。你必须先跟着别人学 ， 不可能刚毕业就自己出来做资产管理 。

没人会把钱交给一个没有训练 、 没有业绩记录 、 也没有信誉背书的人 。 你需要先在别人的体系里积累经验和可信度 ， 不要太早创业 ， 尽可能多学一点 。

很多成功的创业者 ， 真正出来创业时 ， 往往已经接近三十七八岁 。 我当时大概是三十六 、 三十七岁 ， 大卫 · 鲁宾斯坦创办凯雷时也是这个年纪 ， 里德 · 哈斯廷斯创办奈飞时 ， 已经四十多岁了 。

你其实不用着急 ， 你有的是时间 。 只是有一点很有意思 ： 当你二十岁的时候 ， 一年几乎是人生的一大块 ； 但到了五十岁 ， 一年只剩下很小的一部分 。 你对时间的感受 ， 正是在这个过程中悄悄改变的 。

主持人 ：后来你又经历了一次重要转变 ， 离开ACO ， 出任挪威主权财富基金的CEO 。 这意味着你需要出售 、 甚至放弃自己亲手打造的公司 ， 这对任何创始人来说都不是一个小决定 。

尼古拉 · 坦根 ：我其实是把公司无偿捐给了一个慈善基金会 。 我已经管理那只对冲基金十五年了 ， 学习曲线开始变平 ， 也觉得是时候把公司交给下一代 。

在那个阶段 ， 我甚至已经开始重新申请大学 ， 因为我一直觉得 ， 大学可能是世界上最好的地方 。

也正是在那个时候 ， 这份工作出现了 。

对我来说 ， 它把我真正相信的三件事结合在了一起 ： 第一 ， 是资产管理 ； 第二 ， 是继续建设和发展一个组织 ， 我当时刚刚系统学习过组织发展 ； 第三 ， 是为国家做一件有意义的事情 。

挪威央行主权基金的设计机制

主持人 ：上世纪90年代末 ， 挪威决定将石油收入集中投入政府全球养老基金 ， 用以平抑经济波动 ， 并为 “ 后石油时代 ” 做准备 。 这一制度设计 ， 与许多资源型国家的选择并不相同 。

从你的角度看 ， 这样的结构在过去几十年里 ， 对挪威的经济稳定性究竟有多关键 ？ 它在塑造国家长期韧性方面 ， 发挥了怎样的作用 ？

尼古拉 · 坦根 ：1969年发现石油之后 ， 挪威决定设立这只基金 。

我认为挪威当年的政治决策者做得非常 、 非常好 。 首先 ， 他们选择了储蓄 ， 为 “ 下雨天 ” 做准备 。 在很多国家 ， 由于没有设立类似的基金 ， 结果往往导致腐败 、 资源挤出等问题 。 这只基金在建设挪威福利国家的过程中 ， 起到了至关重要的作用 。

目前 ， 挪威有一项明确的支出规则 ， 政府每年最多只能动用基金规模的3% 。 现在这部分资金已经占到国家财政预算的20%以上 ， 因此这只基金对国家的重要性不言而喻 。

除此之外 ， 还有几件事情同样关键 。 其中之一 ， 是广泛而稳定的政治共识 。

政府更替 ， 并不会改变基金的投资理念 。 财政部为我们提供了一份非常清晰 、 也非常有约束力的授权文件 ， 明确规定了我们应当如何投资 ， 而这一点至关重要 。

主持人 ：你刚才提到的支出规则非常重要 ， 透明度同样也是这只基金的一大特征 。 你们被认为是全球透明度最高的主权财富基金之一 。

能否请你更系统地谈一谈你们的投资理念 ？ 财政部提供的这份清晰授权 ， 具体意味着什么 ？ 在实际投资中 ， 当一家企业摆在你们面前 ， 需要评估是否投资时 ， 背后的指导思想和决策逻辑是怎样的 ？

尼古拉 · 坦根 ：从整体上看 ， 我们是一只接近指数的基金 。 资产配置大致是70%股票 、 30%债券 。 在债券部分 ， 我们还包括了一些房地产投资 ， 以及可再生能源基础设施投资 。

此外 ， 授权文件中也对国家和地区配置比例等方面作出了明确规定 。

我认为这一点非常重要 。 因为当一只基金在一个国家中占据如此关键的位置时 ， 必须为管理层能够承受的损失设定清晰的边界 。

某种意义上说，你需要把自己“绑在桅杆上”。

我们正是这样做的 。 当市场经历剧烈波动时 ， 我们有事先设定好的再平衡规则 ， 当市场大幅下跌时 ， 会卖出部分债券 、 买入股票 。

让这一过程在一定程度上实现自动化 ， 对长期投资来说非常重要 。

高度长期导向的投资者

主持人 ：那具体到投资哲学本身呢 ？ 作为CEO ， 当一项投资决策摆在面前时 ， 你们是如何推进的 ？ 你们重点关注哪些行业 、 哪些板块 ？ 又是如何判断投资方向的 ？

尼古拉 · 坦根 ：首先需要澄清的是 ， 我个人并不直接做投资决策 。

这是一项高度专业 、 也非常复杂的工作 ， 需要由专职 、 全职的团队来完成 。 因此 ， 我们将资金划分为不同的投资授权 。

其中相当一部分是接近指数的配置 ， 同时叠加了一些策略性调整 。

此外 ， 我们还设有行业团队 ， 例如覆盖医药 、 工业 、 硬件 、 软件等不同领域 。 这些团队围绕各自的参考指数开展工作 ， 在可控风险的前提下 ， 努力实现超额收益 。

主持人 ：那从当前来看 ， 有哪些行业或地区的表现尤为突出 ？ AI是我们之前已经谈过的话题 ， 稍后还会深入讨论 。 但除此之外 ， 还有哪些行业 、 国家或区域 ， 是基金当前重点关注的 ？

尼古拉 · 坦根 ：最近一段时间表现非常突出的 ， 是金融行业 ， 尤其是银行板块 。 这一方面得益于利率曲线的变化 ， 另一方面也与并购活动回暖有关 ， 这些因素共同对金融行业形成了支撑 。

当然 ， 我们也经历过AI和科技板块表现非常强劲的阶段 。 但这些现象本身具有周期性 ， 它们往往是一波一波地出现 。

主持人 ：你们支持减排承诺也敦促能源公司加快转型 。 但与此同时 ， 也有人批评说 ： 基金本身来源于石油和天然气收入 ， 却又呼吁去碳化 ， 这是否存在某种 “ 矛盾 ” ？ 一个由石油财富支撑的基金 ， 是否还能在去碳化问题上保持可信度 ？ 你如何看 ？

尼古拉 · 坦根 ：在我看来 ， 这里并不存在矛盾 。

开发本国的自然资源 ， 本身并不存在不道德 ， 也谈不上错误 ， 挪威确实这样做了 。真正的问题在于 ， 由此产生的财富 ， 应当如何被投资和运用 。

我们在全球范围内投资 ， 持有全球大约1.5%的上市公司股权 。 在这样的体量下 ， 气候和污染问题对我们而言具有系统性意义 。

如果投资组合中的某一家企业制造污染 ， 其外部性最终会反映到其他企业身上 。 正因如此 ， 我们必须以不同于单一公司的视角来思考这些问题 。

第二个原因在于 ， 我们是一个高度长期导向的投资者 。 从这个角度看 ， 气候风险本质上就是金融风险 。

我们已经能看到它的现实影响 ， 从咖啡 、 可可等大宗商品 ， 到牛肉价格 ， 气候变化正在成为一种潜在的通胀力量 。 而在其他条件不变的情况下 ， 这对金融市场并不友好 。

此外 ， 它还在加剧不平等 。 许多仍处在发展阶段的国家 ， 恰恰是最容易 、 也最先承受气候变化冲击的群体 。

不确定环境的应对方式

主持人 ：我们正处在一个高度不确定 、 持续动荡的全球环境中 ， 挪威主权财富基金是如何应对这种不确定性的 ？ 从你的角度看 ， 目前有哪些关键的地缘政治变化 ， 是长期投资者需要重点关注 、 并在战略上有所准备的 ？

尼古拉 · 坦根 ：我们确实看到很多变化 ， 而且这些变化都非常重要 。 过去几年里 ， 美国与中国的关系在变化 ， 美国与欧洲的关系在变化 ， 几乎所有主要大国之间的关系 ， 都处在持续调整之中 。

整体格局仍在演化 ， 我们并不完全清楚最终会走向哪里 。

那作为投资者 ， 该如何应对 ？ 答案其实很简单 ：第一 ， 要足够分散 ； 第二 ， 要足够长期 。 这正是我们一直在做的事情 。

主持人 ：有没有更具体一些的应对方式 ？

尼古拉 · 坦根 ：我们并不会基于地缘政治来做投资操作 ， 也不会进行战术性的资产配置 。

原因很简单 ， 如果你在一年前告诉我 ， 今天世界会是现在这个样子 ， 我会以为市场至少要下跌25% ， 但现实恰恰相反 ， 市场反而上涨了15%到20% 。

市场展现出的韧性 ， 远超直觉判断 。 而且 ， 地缘政治变化得太快了 ， 你根本不可能围绕这些变化去调整一只如此规模庞大的基金 。

你必须有一套清晰的授权框架 ， 并且在长期内坚持这些规则 。 在大多数情况下 ， 这样的结果是可以接受的 。

事实上 ， 过去30年里 ， 这只基金的年化复合回报率大约在6%到7%之间 ， 略高于整体金融市场的表现 。

主持人 ：所以你的意思是 ， 地缘政治并不是你们的核心投资依据 ？ 相比政治环境 ， 你们更关注企业本身 ？

尼古拉 · 坦根 ：是的 ， 我不认为自己能在这方面做得更好 。

假设你在一年前告诉我 ， 一年后的世界会出现这些关税 、 这里发生冲突 、 那里局势恶化 ， 然后让我基于这些信息 ， 对一个包含科技龙头 、 工程公司和消费品公司的投资组合做出调整 …… 最可能的结果只会是 ： 非常糟糕 。

战术性的判断真的极其困难 。

AI正在重塑社会结构

主持人 ：你曾提到 ， 希望通过AI每年实现大约10%的效率提升 ， 但AI对整个投资环境的影响显然更为深远 。 有人担心我们正处在类似2000年前后互联网泡沫的早期阶段 ， 也有人认为 ， 这是一场深刻的技术断裂 ， 将释放巨大的创造力 、 重塑行业 ， 并带来更高的增长 。

考虑到你们需要在多代人的时间尺度上守护财富 ， 你整体上如何看待AI对产业的影响 ？

尼古拉 · 坦根 ：在进入具体细节之前我先说一句 ， 这个话题我们完全可以聊上好几个小时 。 因为它可能是当下最有意思的话题之一 ， 但同时也带来了一系列非常重要的问题 。

首先 ， 它对社会意味着什么 ？ 很可能会放大 “ 有 ” 和 “ 没有 ” 之间的差距 。 如果你没有基础设施 、 没有知识 、 也没有能力去使用新技术 ， 你就会被甩在后面 。 受过高等教育的人 ， 往往会比教育程度较低的人受益更多 。

这不仅会加剧社会内部的不平等 ， 也会拉大国家之间的差距 。

我们已经看到一些国家在全面押注AI ， 比如丹麦行动得非常早 ， 瑞典是有组织 、 有体系地推进 ， 冰岛甚至刚刚与一家技术公司达成了全国层面的合作 。

这些变化正在重塑社会结构 ， 也在改变国家之间的关系 。

在企业层面也是如此 。 真正拥抱AI 、 全力推进的公司 ， 正在迅速拉开与那些没有行动的公司的差距 。

在一家典型企业内部 ， 你往往会看到这样的结构 ： 三分之一是早期采用者 ， 表现非常出色 ； 三分之一在跟进 ； 还有三分之一根本跟不上 。

这对员工个人 ， 也对管理层 ， 都会产生深远影响 。 我们几乎在所有地方都看到了这种变化 ， 其后果非常重大 。

所以如果要给你们一个建议 ， 那就是必须跟上 ， 必须全力以赴 ， 必须每天都用 ， 并且尽可能走在前沿 。 否则 ， 你们能做的事情会少得多 。

过去几个月里 ， 社会已经开始出现非常具体的变化 ， 比如大型咨询公司减少招聘 ， 冻结新入职员工的薪资 。 这些都不是抽象的讨论 ， 而是每天都在发生的现实 。

所以等这场活动结束后 ， 你们可以回图书馆继续研究 AI ， 也可以去喝杯啤酒 ， 或者两件事都做 。

主持人 ：当你说 “ 要专注AI 、 要走在前面 ” ， 你会给刚加入你们公司的新人什么更具体的建议 ？ 因为大家都会说要学AI ， 但学生真正能做些什么 ？

尼古拉 · 坦根 ：首先 ， 如果你在这方面不够熟练 ， 未来你是进不了我们公司的 ， 这是第一点 。

第二 ， 招聘来源正在发生变化 ， 我们会更加偏向那些具备一定技术背景的人 。 不管你学的是什么专业 ， 你都必须具备基本的技术理解能力 ， 必须真正上车 。

在我们内部 ， AI相关培训是强制性的 。 到现在为止 ， 我们已经实现了几乎100%的员工都在使用大模型工具 。 我们用的是Claude ， 而且基本是每天都在用 。 同时 ， 大约65%的员工在使用Cursor这样的代码增强工具 。

你可以想象这意味着什么 。 现在有Cursor ， 有各种写代码的工具 ， 65%的人已经在参与代码相关工作 ， 这本身就非常惊人 。

回想几年前 ， IT部门往往被安排在角落里 ， 像是被塞进了储物柜 ， 很多人甚至觉得自己是 “ 二等公民 ” 。 现在完全不一样了 ， 他们成了英雄 。

还有那些刚加入研究生项目的年轻人 。 过去 ， 很多人会觉得他们有点 “ 麻烦 ” ， 因为需要培训三年才能真正派得上用场 ； 而现在 ， 很多人在30分钟之内就能开始产生实际贡献 。

短短几年时间 ， 技术走到了组织的中心 ， 年轻人在公司中的角色也发生了根本变化 。 这一切既快又有意思 ， 我非常享受这种变化 。

主持人 ：这是公司层面的变化 。 那从更宏观的角度看 ， 你觉得AI将如何改变未来的工作 、 就业 ， 以及更广泛的社会结构 ？

尼古拉 · 坦根 ：这个问题其实非常难回答 。 到目前为止 ， AI还没有真正推动整个社会层面的生产率显著提升 ， 但我相信它一定会 ， 只是现在还没有完全发生 。

原因在于 ， 我们目前拥有的是 AI ， 但还没有真正意义上的 “ 代理型 AI ” 。 而失业问题 ， 恰恰会在这个阶段开始显现 。

确实 ， 会有一些工作消失 ， 同时也会创造出新的工作 ， 但毫无疑问 ， 它会改变社会的运行方式 。

不过 ， 有一件事我认为是确定的 ： 大量无聊的工作会被淘汰 。 我们本就不应该再去做那些无聊的事情 。

人形机器人未来几年就会大量涌现

主持人 ：那在AI之后 ， 下一个会是什么 ？

尼古拉 · 坦根 ：机器人 ， 尤其是人形机器人 ， 而且会在未来几年内出现 ， 并不会等很久以后 。

你会看到它们从明年开始逐步走进生活 ， 一年接一年 。 它们会替你完成那些不太有意思的事情 ， 比如洗碗 、 洗衣服 、 做咖啡 、 拖地 …… 所有你不太想做的事情 ， 都会由它们来完成 。

而且你不会只需要一个 。 你会希望它们无处不在 。 这可能是少数几种 ， 人们愿意像当年买车一样 ， 去银行借钱购买的东西 。 因为拥有一辆车真的太方便了 ， 同样 ， 拥有一个人形机器人也会让人觉得非常值得 。

顺便说一句 ， 你们有没有想过 ， 为什么这些机器人看起来那么像人类 ？

我以前也没想过 ， 直到有人提醒我 。 原因其实很简单 ： 这个世界本身就是为人类设计的 。 楼梯 、 门把手 、 洗衣机 、 洗碗机 、 熨衣板 …… 几乎一切 ， 都是围绕人类的身体结构来设计的 。

所以 ， 把机器人做成人形 ， 本身就是一种最优解 。 做一个 “ 像人一样的东西 ” ， 反而更容易融入这个世界 。

我觉得这件事挺有意思的 ， 你们以前想过吗 ？ 我也没有 。

主持人 ：我们也想问问 ， AI目前已经在哪些行业产生了最显著的影响 ？ 尤其是在金融领域 ， 它是否已经影响了投资理念和策略 ？ 你们在这方面的使用程度如何 ？

尼古拉 · 坦根 ：AI肯定会取代大量所谓的 “ 白领工作 ” 。

如果你是会计 、 律师之类的职业 ， 它可以让你的工作变得更高效 。 在资产管理行业 ， 它同样会带来很大的变化 ， 比如帮助我们降低交易成本 ， 也有助于分析工作 。

当然 ， 市场中已经存在大量基于算法和模型的投资策略 。 我们并不完全清楚 ， 现在市场中有多大一部分是由这些系统驱动的 ， 但可以肯定的是 ， 占比不小 。

主持人 ：你个人在慈善和教育领域也非常投入 。 从个人角度 ， 而不是作为投资者 ， 你怎么看AI对不平等的影响 ？

尼古拉 · 坦根 ：有一点是非常清楚的 ， 如果被正确 、 合理地使用 ， AI 是一件非常了不起的事情 。 因为它意味着 ， 知识在很大程度上变成了免费的 。

过去 ， 你需要为知识 、 为专业能力付费 ； 如果这些工具能够向所有人开放 ， 就有可能提升社会中一部分人的能力 。

但这种情况现在有没有在大规模发生 ？ 我认为目前还没有 。 不过 ， 确实已经有不少慈善人士在努力推动AI在教育领域的普及 。

主持人 ：但问题在于 ， 即便价格相同 ， 西方国家的人拥有电脑和高速互联网 ， 而很多发展中国家并不具备同样的基础设施 ， 这是否会进一步拉大差距 ？

尼古拉 · 坦根 ：当然会 。 而且你其实已经在问题里给出了答案 。 如果你拥有电脑和高速互联网 ， 你已经处在一个完全不同的位置了 。

那么 ， 全球还有多少人 ， 是在你的这个问题中被排除在外的 ？

如果使用得当 ， 它是极好的工具 ； 如果使用不当 ， 它会放大社会内部 、 以及全球范围内的差异 。

主持人 ：那政府是否应该采取一些措施 ， 确保AI有助于缩小而不是扩大不平等 ？

尼古拉 · 坦根 ：我认为政府很难通过立法解决这个问题 。 这已经进入政治范畴了 ， 涉及如何在一个国家内部进行再分配 ， 而这超出了我的职责范围 。

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