此外，AI模型的“不可解释性”，也会导致风险无法追溯，难以排查问题根源。   王颖同样对AI的全面应用保持审慎的态度。她从量价类交易策略的角度指出，市场具有“自适应性”，A股的交易行为是一个不断自我适应的动态过程。“你用来训练模型的历史数据，本身就包含了过去所有市场参与者的行为，而你的模型一旦开始交易，其本身的行为又会成为市场新的数据，从而影响市场。这相当于一个模型在滚动地影响它自己。” 王颖表示。   因此，这种反馈循环导致了AI模型训练的因子，尤其是量价类因子的超额收益表现出剧烈的波动性。她举例，一些在2023年表现优异的机器学习因子，近期的业绩波动就非常巨大，这背后便是“盈亏同源”的原因。“最大的挑战在于，你不知道什么时候应该停掉它。” 王颖坦言。   王悦补充指出，AI在基金投研的应用中，还需要尤其警惕敏感信息泄露问题，这是当前大部分AI的核心隐患。“因此我们主要和AI进行一些思考推演类对话和处理一些公开信息搜集工作，有很强的隐私信息保护机制和防止AI获取公司经营隐私信息的各类手段。”王悦表示。
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