美联储理事沃勒：美联储正在采用全系统共享标准的人工智能

美联储理事沃勒近期关于人工智能的发言，以及相关的一系列表态，实际上揭示了一个核心趋势：美联储正在系统性地推进技术应用，但其路径是高度审慎且以风险控制为绝对优先的。

从技术落地的角度看，“全系统共享标准的人工智能”这一表述非常关键。它意味着美联储并非鼓励其下属各银行自行其是地试验AI，而是在尝试建立一个中央化的技术框架和操作标准。这样做的主要目的是为了确保安全性、一致性和可审计性，尤其是在处理敏感的宏观经济数据和支付系统信息时。这种自上而下的标准化方法，能够最大限度地减少因模型差异或数据偏差导致的系统性风险，但也可能在一定程度上牺牲了创新速度和灵活性。

将AI与代币化支付的研究并列，是一个极具前瞻性的信号。这并非两个独立的技术探索，而很可能是一个融合性战略。AI的潜力在于优化支付路由、实时欺诈检测、动态风险定价以及预测流动性需求；而代币化则提供了结算的最终性和资产的可编程性。两者结合，可能指向一个更高效、更智能但同时也更复杂的未来金融基础设施。美联储的谨慎，正是出于对这种复杂性的敬畏，他们必须确保任何新系统在压力下都能保持绝对稳健。

沃勒对就业市场的关注，以及他将AI对生产率的影响与降息决策分开讨论的做法，也反映了一种深刻的认知。他清晰地意识到，AI在宏观层面可能提升生产率并抑制通胀（这为降息提供了空间），但在微观层面，其带来的劳动力市场结构性冲击存在巨大的不确定性。这种不确定性正是他主张“风险管理式降息”的理由之一——在技术变革的过渡期，货币政策需要为经济提供缓冲，而非加剧波动。

最后，从更广阔的视角看，这些技术探索与美联储的人事变动和领导风格息息相关。无论是沃勒本人成为主席的热门人选，还是最终凯文·沃什的上任，其政策框架都显示出对技术（尤其是AI）和财政纪律的极度重视。这意味着美联储的技术应用不会是为了追求时髦，其最终目的将始终服务于其核心使命：价格稳定和金融体系安全。AI在这里被视为实现这一传统目标的新一代关键工具，而非颠覆其使命的威胁。

总之，美联储对AI的拥抱是务实且战略性的。他们看到了技术带来的效率提升和风险降低潜力，但其采用的每一步都建立在严格的监管框架、全系统的标准统一以及对潜在外部性（如就业市场扰动）的持续评估之上。这是一种典型的央行思维模式：在拥抱创新之前，必须先有能力驾驭和管理它。