以色列初创公司 42AI 带着 6250 万美元种子资金亮相：用「行为世界模型」预测交易者面对波动时的反应，自称 98% 准确率指的是落在预测区间内

它说自己在做什么

据 TechCrunch 11 月 2 日报道，以色列初创公司 42AI 结束隐身，公布 6250 万美元种子资金。它开发的是一个「行为世界模型」：不是根据一个人过去做过什么来外推，而是试图推断其内在动机和心理倾向，再预测他在新情境下做出各种决定的概率。目前系统先在少数几家金融券商运行，用来预测个人交易者在市场剧烈波动时的反应。

CEO Amit Gal-Or 的说法是，「行为不是确定的，而是概率性的」；CTO Ehud Ezra 补充，一个人下周可能变了，但倾向会以某种概率分布持续体现。具体做法是从看似无关的互动中提取信号：开户与 KYC 流程、客服和销售通话里的情绪、语音和来电次数、转账，以及何时买卖。这些观察被转成表示性格特征的数学向量，输入基于 Transformer 的世界模型，输出不同情境下各种决定的概率；另有一个语言模型负责解释预测。训练奖励的设计是保持一个人的底层倾向：如果模型突然把一贯规避风险的人当成冒险者，就算偏离目标。

数据从哪来、准不准

公司称研发历时三年，结合了心理学、神经科学和遗传学研究，顾问包括心理学与创伤后应激障碍专家，以及 2011 年诺贝尔化学奖得主 Dan Shechtman。团队先通过心理评估和行为情境研究了数千人，再加入覆盖 200 多万人的政府与生物样本库数据，客户数据集如今已扩大到近 3000 万人。Gal-Or 强调系统不需要可识别个人身份的信息，「模型从不知道这个人是谁」；但按 TechCrunch 的观察，公司仍会根据关联起来的客户活动为个人建立行为画像。

关于准确率，42AI 声称在交易预测上达到 98%，但 Gal-Or 澄清，这衡量的是交易流量是否落在预测区间内，而不是逐笔交易都预测对；预测交易方向和成交量的 F1 分数稳定在 0.8 到 0.85。公司也承认存在天然上限：模型无法掌握一个人经历的一切，比如交易者听了朋友或同事的建议改主意，缺少这类情境时准确率就会下降。

值得留意的地方

以上方法和数字都来自公司自述，TechCrunch 未提及独立验证。这类模型落在券商手里，用途可以是更好地管理流动性和风险敞口，也可能被用来识别哪些客户在压力下更容易做出某种操作，而公司如何约束后者，报道中没有细节。对关注金融 AI 的读者，这条消息的价值在于看清「世界模型」一词正被用到个人行为预测上，以及「98% 准确率」这类数字背后的真实口径。