目次

一、人工智能重塑市场操纵范式

（一）人工智能的兴起与市场操纵逻辑的变化

（二）从高频执行到信息环境的重塑

（三）信息型操纵的兴起与监管困境

（四）系统性风险与法律监管的挑战

二、人工智能与用户生成数据协同驱动的数据污染型市场操纵

（一）人工智能技术的演进与操纵方式的转型

（二）用户生成数据的结构性作用：从外部性到风险放大

（三）AI与UGD的协同作用：复杂操纵链条的生成

三、数据污染型市场操纵的法律规制困境

（一）传统法律框架的局限

（二）主观意图与责任归属的困境

（三）证据采集与因果认定的障碍

四、理论基础的再检视：有效市场理论与金融欺诈理论

（一）有效市场理论的适用困境

（二）金融欺诈理论的解释优势

（三）两种理论的比较与互补

五、以金融欺诈理论为基础的解决路径

（一）“技术—制度—激励”的协同治理模型

（二）基于金融欺诈理论的法律框架构建

（三）未来展望与治理平衡

内容提要：随着利用人工智能生成的数据大量涌现，金融市场的运行逻辑正发生深刻变革。与传统市场操纵依靠异常交易与价格波动制造假象不同，数据污染型市场操纵则通过投毒训练数据集、生成虚假内容、放大算法推荐并回收投资者行为数据，重构信息环境，进而干扰投资者的判断和预期。这类行为隐蔽性强，长期累积将侵蚀市场信任基础，导致以价格与交易数据为核心的传统识别与追责路径逐渐失效。本文从市场操纵行为的历史演变脉络切入，分析人工智能与用户生成数据协同驱动下的新型市场操纵机制，阐述其对有效市场理论构成的挑战，并指出金融欺诈理论的独特优势。金融欺诈理论以投资者信赖?；の诵?#xff0c;能够更有效地应对数据污染与信息失真带来的系统性风险。在此基础上，本文进一步提出以技术、制度与激励协同治理为支点的综合框架：通过技术手段提升数据真实性与算法透明度，通过制度安排和跨境合作完善责任追溯机制，并通过激励措施引导经营主体形成自律。这一框架的意义不仅可以弥补现有制度的不足，更可以为全球化与数字化条件下的金融市场，提供一套可持续的法律及监管思路。

关键词：人工智能　用户生成数据　操纵证券、期货市场罪　数据污染型市场操纵　金融欺诈理论　信赖利益

一、人工智能重塑市场操纵范式

（一）人工智能的兴起与市场操纵逻辑的变化

金融市场的历史，某种程度上也是一部市场操纵手段随技术演进不断变迁的历史。从19世纪的股票坐庄到20世纪的期货操纵，再到互联网时代的信息炒作，市场操纵手段始终与技术发展同步进化。传统的市场操纵行为通常依赖资金优势，操纵者通过虚假申报、对倒交易、拉抬打压等方式，直接影响市场价格。这些操纵方式通常伴随明显的市场异常，监管机构可通过价格波动和交易数据发现并应对。

然而，随着人工智能(Artificial Intelligence，以下简称AI)技术的崛起，市场操纵的逻辑正经历一场深刻变革。AI技术凭借强大的计算能力和复杂的算法，使得操纵行为摆脱对显性资金流动信息的依赖，转而通过智能化的数据分析与自动优化策略来影响市场走势。AI算法能够在极短时间内完成大量数据的处理，并实时优化交易策略，整个过程几乎不需要人工干预。

与传统方式不同，AI驱动的市场操纵不仅更具隐蔽性，其结果也未必源于操纵者的明确意图，可能是算法在追求最大化收益的过程中自然生成与自动执行的市场行为。这一特性挑战了传统法律框架中“故意”与“过失”的界限，导致尽管行为造成的后果可以被客观观测，其背后的操纵意图却难以被证实。

尤为值得注意的是，基于相似目标函数和数据集训练的算法，即便在缺乏直接沟通的情况下，也可能收敛于相似的决策模式，从而引发一种“算法合谋”效应。这标志着市场操纵的核心已从“显性交易”转向“隐性信息与数据控制”、从“资本主导”迈向“算法主导”。这种范式的转变不仅极大增加了市场操纵的复杂性，也为既有的监管框架带来了前所未有的挑战。

（二）从高频执行到信息环境的重塑

人工智能最初主要应用于交易执行领域，尤其在高频交易中，AI依托速度优势可以自动捕捉市场价差。随着自然语言处理、生成模型和推荐算法的长足进步，AI的应用已远超单纯的交易执行，开始深刻重塑整个市场的信息环境。通过生成模型，AI可批量生成高度拟真的研究报告、新闻与评论，使其与真实的市场信息难以区分；而推荐算法则能够根据用户行为和偏好，对此类虚假信息进行精准推送，进而左右投资者的决策。

这种信息操纵的关键在于其隐蔽性。虚假信息通过智能算法迅速触达广泛的投资者群体，从而误导市场。与传统的资金操纵不同，虚假信息并不直接引发剧烈的市场价格波动，而是通过潜移默化地改变投资者的心理预期与决策逻辑，长期而深远地影响市场结构与稳定性。AI与用户生成数据(User Generated Data，以下简称UGD)的结合，不仅极大提升了信息传播速率，更赋予其自我强化的特性：投资者根据虚假信息作出决策行为，其数据又会被算法回收，用于进一步优化虚假信息的传播路径，由此形成一种恶性循环。

这套“输入—生成—分发—反馈”的循环机制，显著提高了虚假信息的扩散效率，使操纵行为得以在短时间内迅速扩大影响。即便市场价格能在短期内回归“真实”水平，虚假信息所引发的信任危机也难以轻易修复。投资者的风险评估和市场信号解读机制被持续扭曲，进而加剧市场波动。传统市场监管理论所秉持的“价格回归即问题解决”思路，在数据污染型操纵面前显得苍白无力。

（三）信息型操纵的兴起与监管困境

在全球范围内，信息型操纵正逐渐取代传统交易型操纵，成为金融市场失序的主要成因与表现形式。我国《刑法》《证券法》已对信息型操纵作出规制，但司法实践仍集中于对敲交易、虚假申报等交易型案件，信息型操纵案件占比始终偏低。究其原因，传统信息传播速度有限，信息型操纵难以在短期内引发剧烈市场波动，故不易造成显著的实质性后果。然而，在AI与大数据背景下，情况已发生根本性变化。自然语言生成能够炮制虚假的市场研报与财经报道；深度伪造技术可在几秒内生成并传播具备强烈视觉冲击的图像与视频，瞬间引发市场恐慌；更为隐蔽的是，被污染的训练数据可能长期、系统地扭曲算法模型，使投资者决策在不知不觉中被误导。

这一趋势使我国证券市场面临“双重困境”：一方面，法律条文的原则性规定不足以应对日益复杂的操纵技术；另一方面，监管机构在信息验证与技术能力方面存在明显短板，导致其难以及时有效介入。结果便是，法律框架与市场现实之间出现了显著脱节，无法有效应对新风险类型与风险新形态。

（四）系统性风险与法律监管的挑战

数据污染型操纵引发的风险，不同于难以预知的“黑天鹅”事件，它更类似于显而易见的“灰犀?！狈缦铡」芷渫布Ｏ笤缫严韵?#xff0c;却因市场参与者和监管机构的普遍忽视，最终可能演变为系统性冲击。受到污染的数据在不同平台之间流动，并在新的训练集和算法中被反复再利用，使其影响持续扩大。当多家机构的算法因目标函数相似而产生趋同反应时，系统性风险将被进一步放大。

此类风险并不依赖于个别操纵者的意图，而是通过算法的自主演化，诱发市场集体反应。在此情况下，市场一旦遭遇外部冲击，引发的集体反应可能远远超出单一虚假信息所造成的有限影响。此类操纵行为的本质危害在于长期、持续性地侵蚀市场的信任基础和结构稳定性，而非制造短期的价格波动。因此，法律和监管必须超越传统的事后惩治模式，将重心更多地转向事前的监控和预防。

二、人工智能与用户生成数据协同驱动的数据污染型市场操纵

（一）人工智能技术的演进与操纵方式的转型

AI技术的迅猛发展，深刻改变了市场操纵的行为模式。从早期依赖人工规则的专家系统，到基于统计规律的学习模型，再到当前具备自主决策能力的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning，简称DRL)，AI算法能力的迭代升级重塑了金融市场的运行规则。专家系统虽初步实现了规则化决策，却难以应对复杂多变的市场环境；统计学习阶段通过挖掘海量数据中的规律，提升了预测和决策的能力，但仍无法有效响应突发性市场事件；直至深度学习与强化学习的发展，AI才真正展现出高度的自主性——不仅能够在复杂多变的市场环境中自我探索并生成交易策略，甚至可能产生超出设计预期的“涌现”行为。

此类技术演进催生了所谓“非指令性创造”，即算法自发产生、执行的市场行为可以不基于操纵者的直接指令，却在效果上与传统操纵手法高度相似，如价格拉抬或对倒交易等。试举一例，强化学习模型通过反复试错，可能自发生成“虚假流动性制造”或“诱骗撤单”等操纵策略，尽管其生成过程无人为干预，却足以造成与传统操纵等同的市场效果。这种现象对传统法律框架中“故意”与“过失”的二元划分构成了严峻挑战：当操纵行为表现为AI自我优化的结果时，监管部门虽可观测到显著危害，却难以追溯和认定行为人的主观意图。

更为复杂的是，AI算法的“黑箱”特性进一步加剧了市场的不透明。由于AI决策过程缺乏可解释性，监管机构往往难以判定市场异常现象是否源于操纵意图及行为。此外，基于相似数据集和目标函数训练的算法，即便在无显性共谋的情况下，也可能自动形成趋同的决策模式，从而引发“事实上的合谋”。这种去中心化、去意图化的风险形态，不仅削弱了市场操纵行为的可识别性，也迫切要求法律框架在责任归属与治理模式上作出系统性调整及回应。

（二）用户生成数据的结构性作用：从外部性到风险放大

如果说人工智能是市场操纵方式转型的驱动引擎，那么用户生成数据则为其提供了源源不断的燃料。UGD以其海量、多样与实时更新的特性，极大丰富了金融市场的信息维度，同时也带来了显著的正反双向外部效应：其正外部性体现为提升市场预测的准确性与信息传播的效率，而负外部性则表现为虚假、偏差与恶意数据的快速扩散。

平台往往能够通过优化系统与用户体验将UGD的正外部性进行内化提促，进而实现商业利益。然而，其负外部性却常常外溢至整个市场体系，成为市场操纵行为的“加速器”。具体而言，UGD在数据污染型市场操纵中通过三个关键环节发挥结构性作用：(1)在输入环节，虚假信息被恶意注入训练数据集，污染模型基准，导致后续预测系统性偏离真实值；(2)在生成与分发环节，UGD依托社交平台、新闻网站与推荐系统快速传播，其中虚假或情绪化内容因更易吸引关注而形成“多数意见幻觉”，放大市场操纵效应；(3)在反馈环节，投资者受误导后产生的行为数据再次回流至训练集，不断强化数据固有偏差，形成自我循环的操纵闭环。

由此可见，UGD已远超被动“素材库”的角色，而是主动充当了操纵风险的“放大器”。若法律规制忽视UGD所产生的负外部性及其在操纵链条中的结构性作用，将难以有效应对其对市场信任的长期侵蚀与系统性危害。

（三）AI与UGD的协同作用：复杂操纵链条的生成

人工智能与用户生成数据的深度融合，催生出极其复杂且隐蔽的市场操纵链条。其协同机制主要体现在以下三方面：

(1)虚假信息流的重构。AI生成的伪研报、深伪视频与虚假新闻，通过UGD渠道迅速渗透并扭曲市场舆论场，使投资者在反复接触中形成错误认知框架。(2)投资者认知的定向误导。AI依托精准用户画像，尤其针对信息处理能力较弱的中小投资者，推送经过算法优化的虚假信息(如使用简单断言与过度自信的语言)，诱发个体非理性决策，导致市场价格脱离基本面。(3)算法趋同的集体反应。多家机构的算法在相似数据与目标函数约束下，即使未经直接沟通，仍可能输出趋同的交易策略，形成同步市场行为，进一步放大波动性与操纵效果。

上述风险生成与传导机制并非孤立运作，而是相互交织、正反馈循环的有机整体：虚假信息经AI生成与分发后，引导投资者行为；后者产生的数据又被算法回收用于强化训练，使模型偏差持续固化。这一自我迭代的操纵链条，最终可能超越任何单一主体的控制范围，演变为具有内生动力与扩散能力的系统性风险。

三、数据污染型市场操纵的法律规制困境

（一）传统法律框架的局限

如前所述，现行法律对于市场操纵的规制，通常聚焦于价格波动和交易轨迹等显性指标。在行政法规与刑事立法中，认定市场操纵往往依据诸如“影响证券交易价格”“制造交易假象”或“扰乱市场秩序”等要素。这些标准在应对传统市场操纵行为时非常有效，只因此类操纵通常伴随异常的资金流动和成交量变化，便于识别与处置。然而，面对数据污染型市场操纵的兴起，这种以价格为中心的传统法律框架已日益显现出其局限性。

数据污染型操纵的危害，往往并不直接表现为剧烈的价格扭曲，而是通过长期、隐蔽的方式侵蚀投资者对市场信息的信任基础。例如，一份虚假研究报告或一段深度伪造视频可能在直接引发市场价格短期轻微波动的基础上，进一步导致投资者对信息真实性产生持续质疑，这种信任危机将逐渐存在且扩散，最终损害市场的整体效能。如果法律仍拘泥于将“即时价格异?！弊魑シǚ缸镄形呐卸媳曜?#xff0c;难免陷入“损害已发生却无法问责”的困境。换言之，在传统法律所关注的“价格公正性”与数据污染型操纵所损害的“信息真实性”之间，存在明显的价值错位。

因此，法律规制亟须实现视角转换：数据污染型操纵的核心危害在于“信息环境的系统性扭曲”，而非仅仅体现为对价格的操控。唯有将规制焦点转向信息真实性本身，法律框架才能真正契合此类新型操纵行为的本质特征。

（二）主观意图与责任归属的困境

传统市场操纵的认定强调“主观故意”，即行为人明知并意图通过其行为影响市场。然而，AI技术的应用极大增加了主观故意认定的复杂性。许多操纵行为并非直接源于操作者的指令，而是算法在追求收益最大化过程中自主衍生的结果。此类“算法自主行为”既难以简单归入“故意”范畴，也不完全符合“过失”的特征。

此外，数据污染型操纵常涉及多类主体，包括模型开发者、平台运营者、数据提供方及信息发布传播者等。这些主体在操纵链条中扮演不同角色，对信息的控制能力和认知程度也存在显著差异，导致因果关系与责任归属的判断极具模糊性。例如，平台是否应对算法所推送的虚假信息负责？模型开发者应否为算法生成的市场操纵策略承担法律责任？现有法律框架并未对这些问题作出明确回应。

在此背景下，有必要构建差异化的责任认定标准。对具有较强控制力的平台与金融机构，应课以更严格的注意义务，要求其确保算法的透明性与可靠性；对数据提供者与模型开发者，则应根据其“可预见性”范围界定相应责任；而对于普通用户，可考虑设置“安全港”规则，提供合理的免责空间。总而言之，只有依托以风险分配为基础的责任认定模式，法律框架方能更好地适应规制AI技术环境下市场操纵行为的复杂现实。

（三）证据采集与因果认定的障碍

数据污染型操纵的证据链条具有“易逝性、分散性与跨境性”三重特征，对传统证据采集机制构成严峻挑战。首先，虚假信息多通过社交媒体等平台快速传播，并可能在极短时间内被删除或篡改，导致证据保存极为困难。算法运行日志、推荐路径及数据来源等关键信息如未及时记录，事后亦难以复原。其次，此类操纵行为通?？缙教?、跨媒介实施，涵盖文本、图像、视频等多种形式，信息传播路径分散于社交网络、新闻网与交易平台之间，难以通过单一渠道完整还原。最后，UGD与AI模型的生成与传播往往具有跨境属性，虚假信息可能源自境外服务器，却对国内市场造成广泛影响。跨境取证与司法协作，不仅成本高昂、耗时漫长，且证据效力随调查推进而迅速衰减。

在因果关系认定方面，数据污染型操纵同样呈现出特殊复杂性。传统司法实践倾向于依赖“交易行为—价格异?！钡闹苯庸亓っ饕蚬叵?。然而，在信息操纵的情形下，虚假信息的传播未必引发即时价格波动，而是通过干扰投资者认知与风险预期，间接且延迟地影响市场。这种“间接性与延迟性”并存的因果链条，使得传统的直接因果关系证明难以适用。

为此，现有证据制度亟待拓展。例如，可要求平台与金融机构依法存储数据来源、传播路径及算法日志等信息，并建立可追溯的信息真实性验证机制。在因果关系的司法认定中，应引入“合理信赖受损”原则，采纳推定与举证责任倒置机制：只要虚假信息在一定范围内传播且与市场行为高度吻合，即可推定因果关系成立，由被告承担反驳责任。

针对上述困境，法律改革应从以下方面推进：其一，提升“信息真实性”在法律价值序列中的地位，将其作为独立的规制对象，使其与“价格公正性”受到同等重视。其二，构建以控制力和可预见性为基础的差异化责任体系，对平台、金融机构、数据提供者及开发者设定层级化的义务要求。其三，强化证据保存与跨境协作机制，明确相关主体的信息留存与溯源责任，并在因果关系认定中引入推定与举证责任倒置规则。唯有通过系统性制度创新，法律与监管体系才能有效回应数据污染型操纵带来的挑战，在维护市场公平、透明与稳定的同时，为技术创新与市场健康发展预留必要空间。

四、理论基础的再检视：有效市场理论与金融欺诈理论

（一）有效市场理论的适用困境

有效市场理论(Efficient Market Hypothesis)长期以来被视为金融市场规制的理论基础。该理论的核心假设在于，所有公开信息都会迅速、充分地反映在资产价格中，任何短暂的价格偏离都会通过理性投资者的套利行为迅速得到修正。因此，即便市场中存在虚假信息或操纵行为，其影响也被视为短期与局部的，市场整体仍可通过自我调节恢复有效状态?；诖死砺鄣募喙苁导阆蛉衔?#xff0c;信息操纵的危害短暂且有限，市场自身具备足够的抵御与修复能力。

然而，随着AI与UGD的广泛渗透，有效市场理论的基本前提正面临严峻挑战。首先，虚假信息在AI和UGD协同助推下，其传播速度与精准度显著提升。尽管投资者可能对虚假信息作出快速反应，引发短期价格波动，但市场的自我修正机制却未必能及时有效地发挥作用。其次，虚假信息具有显著的累积效应：即便单一事件引发的价格偏差得以修复，投资者对市场信息整体的信任度却在反复冲击中持续衰减，信任基础的侵蚀最终动摇市场的有效运行。

更为关键的是，算法交易的普及大幅增强了市场行为的趋同性。面对虚假信息，投资者的反应不再基于独立理性判断，而极易呈现群体性模仿，形成所谓“羊群效应”，从而放大市场波动。这一现实与有效市场理论所假设的“分散理性”和“信息即时吸收”明显背离。实际上，受认知偏差、情绪干扰以及算法驱动影响，投资者往往无法迅速识别并纠正虚假信息，尤其在算法强化信息传播与交易行为同步程度的环境下，市场调节机制的失灵问题可能进一步加剧。

由此可见，有效市场理论在应对数据污染型市场操纵时存在三大局限：(1)该理论对投资者完全理性的依赖过于理想化，忽视了现实中客观存在的认知局限与行为偏差风险；(2)该理论假设的信息纠错机制具有即时性，但虚假信息的反复污染具有长期性，进而导致修复机制显著滞后；(3)该理论未能充分考虑算法趋同与信息传播同步化所引发的系统性风险，无法合理解释市场波动的非理性放大。

（二）金融欺诈理论的解释优势

与有效市场理论不同，金融欺诈理论以?；ね蹲收叨允谐⌒畔⒌暮侠硇爬滴诵?#xff0c;强调信息真实性及信息披露主体的法定义务。该理论的基本主张在于，投资者依赖真实、完整的信息作出决策；一旦信息环境被污染，其决策基础即遭破坏，市场秩序亦随之受损。因此，该理论倡导通过强制性的法律规范，确保信息质量，维护市场公平与稳定。

在数据污染型市场操纵的语境下，金融欺诈理论展现出显著的解释力与规制优势。首先，它直指“虚假信息—信赖受损”这一关键机制，明确承认虚假信息对市场信任的长期性、系统性侵蚀，并主张通过法律介入予以矫正。其次，该理论强调对信息披露与传播主体的责任追溯，为认定AI生成内容与UGD传播场景中的法律责任提供了清晰的法理依据。

更进一步，金融欺诈理论不仅致力于?；ね蹲收吒鎏謇?#xff0c;还同时追求“信息公平”与“市场公正”的双重价值。在AI与UGD主导的信息环境中，投资者处于结构性弱势，仅靠市场自我调节难以抵抗系统性的信息失真风险。金融欺诈理论通过施加严格的信息真实保障义务并构建责任追溯体系，可有效弥补市场自律的不足，为投资者提供更为坚实的保障。

因此，相较于有效市场理论，金融欺诈理论在应对数据污染型操纵时具有以下优势：(1)以信赖?；の枷?#xff0c;更契合此类操纵对市场信任基础的破坏特性；(2)提供明确的法律责任路径，有助于将原则性要求转化为可操作的具体规则与制裁措施；(3)具备较强的兼容性与扩展性，能够与技术治理及制度创新相结合，支撑起多元协同的综合治理框架。

（三）两种理论的比较与互补

尽管有效市场理论在解释现代市场复杂性问题时显现出一定的局限性，但它仍为理解市场效率、价格形成机制及信息吸收过程提供了基础性分析框架。监管者可借鉴其“信息吸收速度”等概念评估虚假信息的潜在影响，但须结合现实加以修正，充分考虑虚假信息可能引发的延迟、放大及累积效应。

金融欺诈理论则从规范层面为制度构建提供了更为直接的支撑。它重申“信息真实性”是市场信赖的基石，并突出法律在维护信息公平与市场秩序中的积极作用。在规制数据污染型操纵时，该理论应成为法律回应的主要依据，而有效市场理论则可作为辅助性视角，用于理解市场机制背后的运行逻辑与价格反应模式。

因此，二者并非相互排斥，而是具有互补性。健全的市场监管体系既需尊重市场自身的运行规律，也需通过法律机制切实保障投资者信赖与信息正义。在理论整合的基础上，立法与司法可更全面地回应市场发展需求，实现效率与公平的有机统一。

对有效市场理论与金融欺诈理论的系统反思，具有重要的规范启示：其一，须超越传统以价格为中心的市场观，将“信息真实性”与“信赖?；ぁ比妨⑽晒嬷频暮诵募壑?#xff1b;其二，应为立法与司法实践确立新的导向，在追求市场效率的同时，更加重视投资者信赖利益与信息公平；其三，应基于理论互补构建更具适应性的制度体系，在尊重市场规律的基础上，嵌入强有力的责任规则与监管干预。

面向未来，法律与监管框架的构建应以金融欺诈理论为核心，同时吸纳有效市场理论的合理成分，从而形成既契合市场运行逻辑，又能有效保障投资者权益的综合治理范式。

五、以金融欺诈理论为基础的解决路径

（一）“技术—制度—激励”的协同治理模型

数据污染型市场操纵具有高度复杂性和动态演化特征，单一治理手段难以有效应对，须通过技术防控、制度约束与激励引导的多维度协同，构建覆盖全链条的综合治理模型。这一模型的核心理念在于：通过技术手段提供监管能力，通过制度设计提供规制依据，通过激励机制引导市场主体行为，三者相互支撑、相互促进，形成一个完整的治理闭环。

首先，技术层面需要打造金融市场监管的科技防线。技术治理是应对技术性风险的首道屏障。具体而言，监管机构与市场主体需要从两个维度加强技术能力建设：一方面，要构建动态监测与实时响应系统。这个系统应当基于自然语言处理、多模态学习等AI技术，建立跨市场、跨平台的监测网络。该系统需要实现三个关键功能：一是强化数据溯源与认证能力，通过区块链、数字水印等技术手段，对关键金融市场信息进行来源认证与完整性校验；二是提升异常行为智能识别能力，借助无监督学习算法对社交媒体情绪、新闻流与交易数据进行实时扫描；三是开发虚假信息的事实核查检测与处置工具，建立自动化的快速响应机制。另一方面，要着力提升算法透明度与可审计性。这要求金融机构及科技公司披露其核心算法的基本原理、关键参数与主要风控措施，确保AI决策日志可供监管审计，从而破解“黑箱”难题。同时，监管机构应当对高风险金融AI系统实施准入评估与持续监测，确保其全生命周期的运行符合监管要求。

其次，制度层面需要实现从“价格中心”向“信息与行为中心”的理念转变。这一转变要求我们在制度设计上实现三个突破：第一，要确立“信息真实性”的核心法律义务。立法应当明确规定，重要信息的发布者与传播平台负有“合理核查义务”，借鉴欧盟《数字服务法》的立法经验，对超大型在线平台施加更严格的风险评估与缓解义务。第二，要引入“安全港”与“过程自律”原则。这意味着需要建立基于过程的自律激励机制，如果企业能够证明自身遵循了健全的AI治理流程，即使系统造成不可预见的损害，也可以在责任认定时获得一定宽免。第三，要强化跨境监管协同机制。通过国际证监会组织等平台，推动建立联合监测、信息共享与执法协作机制，有效防范监管套利行为。

最后，激励层面需要建立引导市场主体自律的机制。这一机制的建设需要从两个方向同时推进：在正向激励方面，应当对主动采用低风险算法、全面履行信息披露义务的机构，给予监管评级加分、行政许可程序适当简化等实质性激励，提升其市场声誉与竞争力；在负向约束方面，则需要大幅提高违法成本，对实施数据污染或操纵行为的主体，综合施以高额?？?、市场禁入乃至刑事处罚措施，并依据“控制力与可预见性”原则明确多元主体责任，彻底扭转“劣币驱逐良币”的不良趋势。

（二）基于金融欺诈理论的法律框架构建

金融欺诈理论以?；ね蹲收叨允谐⌒畔⒌暮侠硇爬滴诵?#xff0c;为应对数据污染型操纵提供了坚实的法理基础。基于该理论，应从以下三方面重构法律框架。

首先，在拓展“虚假陈述”外延方面，法律需要将合成媒体明确纳入规制范围。具体而言，法律应当明确规定：使用AI工具生成或传播对市场有重大影响的虚假信息，其行为本身即可构成欺诈性虚假陈述。这一规定的意义在于，它将追责的关键从传统上对特定个人主观意图的证明，部分转向对行为本身及其可预见市场危害的规制，从而有效应对利用AI展开信息操纵，化解其规模性与匿名性特征带来的风险。这种转变不仅符合金融欺诈理论的核心要义，也能够更好地适应AI技术进步带来的新挑战。

其次，在重塑“市场操纵”认定标准方面，法律需要更新对“意图”的认定规则。面对由算法执行的新型操纵行为，传统的故意认定标准已经力不从心。新的认定标准应当明确：将操纵意图“编码”入算法，或者明知算法存在缺陷却放任其学习优化并产生操纵市场效果，均可认定为具有操纵意图。在这一过程中，可以借鉴“故意盲视”法理，追究算法所有者与控制者的责任。这种认定标准的更新，不仅能够有效应对技术发展带来的挑战，也能够更好地?；ね蹲收叨允谐〉暮侠硇爬?。

最后，在创新责任分配机制方面，需要建立多层次的责任体系。这个体系应当包含三个层次：一是延伸“看门人”责任，即要求生成式AI模型开发者、大型网络平台及关键基础设施运营商承担更积极的治理义务；二是有限适用举证责任倒置，在高度复杂AI欺诈案件中，可以由被告证明其AI系统决策过程合规；三是构建多元差异化责任体系，根据主体角色与控制力设定差异化责任。这种多层次的责任体系，既能确保责任认定的准确性，又能避免过度规制对创新造成不当抑制。

（三）未来展望与治理平衡

数据污染型市场操纵的出现，预示着金融市场正在进入以信息与控制算法为核心要素的新发展阶段。面对这一趋势，未来的治理工作需要兼具前瞻性、适应性与包容性，在创新与规制之间寻求动态平衡。这一平衡需要通过以下三条关键路径来实现。

首先，要保持法律与技术标准的持续演进。这意味着监管机构需要配套发展更先进的AI识别与验证技术，并建立算法备案、动态评估与风险预警制度。同时，法律定义和标准需要定期修订，以覆盖不断演进的操纵手法。这种持续演进的机制，能够确保治理体系始终与技术进步保持同步。

其次，要精准把握创新与规制的平衡点。治理工作应当立足于“原则导向监管”与“风险基础型监管”，在保障信息公平与投资者信赖的前提下，为技术应用与市场创新预留合理空间。具体而言，可以通过实施差异化监管和探索监管沙箱等包容性工具来实现这一目标。这种平衡的艺术，需要监管机构既保持必要的审慎，又避免过度干预市场活力。

最后，要加强国际协调与合作。通过国际证监会组织(International Organization of Securities Commissions)、金融稳定理事会(Financial Stability Board)等平台，积极推动监管标准协同与执法合作，共同应对全球性挑战，并主动参与国际规则制定。这种国际合作不仅能够提高治理效率，还能够有效防范跨境监管套利行为。

未来的金融治理框架，应当以金融欺诈理论为核心，吸收有效市场理论的合理成分，通过技术、制度、激励的三维协同，构建一个既尊重市场机制又保障信息正义的现代化治理体系。这个体系的构建，需要多方共同努力：监管机构需要提升监管能力，市场主体需要加强自律意识，立法机关需要完善法律框架，国际社会需要加强合作协调。唯有通过跨境协作、动态立法与多方共治，我们才能有效治理数据污染型操纵风险，护航金融市场健康发展与技术创新并行，最终实现金融市场效率与公平的有机统一。这一治理框架的意义不仅在于应对当前AI对金融市场的挑战，更在于为未来的健康发展奠定坚实基础。