高盛限制仅限工程人员使用AI编程工具

高盛更新了内部指南，规定仅限工程人员使用 AI 编程代理（如 Anthropic 的 Claude Code 和 Microsoft 的 GitHub）。此举实际上禁止交易员和银行家使用这些工具来构建市场模型或监控客户流，这一转变发生在了一段鼓励非技术员工构建自己的软件原型实验期之后。

这张图片为高盛实施新内部 AI 政策时的企业环境提供了视觉背景。

从“氛围编程”到受限访问

就在最近的 7 月份，高盛首席信息官 Marco Argenti 還在公開稱讚“氛围编程”（vibe coding）——这是一个非技术员工利用 AI 构建第一版工具并将其交给工程师进行完善的过程。这种方法允许最接近特定业务问题的人绕过工程积压，快速创建功能原型。

10 月份的指南更新标志着从这种开放式实验到转向。虽然“策略人员”（strats）——即在交易、量化研究和软件工程交叉领域工作的员工——保留访问权限，但该银行 47,000 名员工中的大多数现在被禁止使用这些特定的编程代理。

“该银行在 4 月份禁止其香港银行家使用 Claude，而现在它是 Anthropic IPO 的主要承销商。”

— Goldman Sachs Is Pulling Claude Code From Its Bankers and Traders | State of AI

风险管理与信息隔离

限制的主要驱动因素是自主编程代理的风险特征。与由工程师编写且经过严格审查和测试的代码不同，交易员使用代理构建的脚本可能会在没有任何正式监督的情况下进入日常使用。在高度监管的环境中，这尤其敏感，因为银行必须在负责交易的银行家和交易员之间保持严格的信息隔离。

此视觉效果支持关于自主编程代理相关的风险和运营权衡的讨论。

此外，还有关于技术素养的担忧。一个使用代理模拟头寸的交易员可能无法完全理解生成的代码如何处理异常的市场情况。在高风险的交易环境中，底层逻辑缺乏透明度可能会导致重大的财务损失。

运营权衡与合作伙伴关系

此举为那些已经将这些工具整合到工作流程中的员工造成了摩擦点。虽然该银行继续与 Anthropic 合作构建用于交易会计和客户入驻的后台代理，但这些特定工具由工程团队管理，而不是直接部署到交易大厅。

该银行的决定突显了一个更广泛的行业趋势：企业正在平衡对 AI 驱动生产力的渴望与 Token 使用成本以及数据权限复杂性之间的矛盾。虽然高盛在收缩这些特定工具的使用，但它仍是提供这些技术的公司的主要金融合作伙伴。