AI對宏觀、增長和金融穩(wěn)定的影響
時間：2024-09-10
作者：Jason FURMAN
沈艷：今天我們就來談?wù)勅斯ぶ悄艿挠绊憽Ｕ绲腋沟拿运f，這是最好的時代，也是最壞的時代。當我們思考人工智能的影響時，這句話可能尤其貼切。對熱衷技術(shù)的人們來說，人工智能意味著第四次工業(yè)革命的開始；而對于那些悲觀的人來說，人工智能可能意味著會給人類文明帶來根本性的風(fēng)險。
今天我們請來了兩位杰出的嘉賓來討論這些問題。首先是Tobias ADRIAN博士，他是國際貨幣基金組織貨幣與資本市場部主任，也是CF40的老朋友。
兩年前我們曾與FURMAN教授有過對話，他一直致力于研究人工智能對金融監(jiān)管的影響，包括人工智能技術(shù)的收益和風(fēng)險，以及相應(yīng)的政策應(yīng)對措施。FURMAN教授是哈佛大學(xué)經(jīng)濟政策實踐教授，還是彼得森國際經(jīng)濟研究所的高級研究員。此前，他曾在奧巴馬總統(tǒng)時期擔任白宮經(jīng)濟顧問委員會主席，在制定美國經(jīng)濟政策方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。他的研究重點是美國和國際的宏觀經(jīng)濟、財政政策、勞動力市場和競爭政策，他還密切關(guān)注人工智能與經(jīng)濟的相互作用。FURMAN教授也是CF40的老朋友了，歡迎。
好的，讓我們從第一個問題開始，首先明確一下概念，當我們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，我們到底指的是什么？
Tobias ADRIAN：非常感謝，很高興來到這個重要的論壇。
我有兩點看法。第一，當你與人工智能合作時，你會怎么做？我不清楚在座各位，但當我學(xué)習(xí)如何與電腦互動時，我學(xué)的是MS-DOS和C++，這相當相當困難，就像學(xué)習(xí)一門語言一樣。而我女兒現(xiàn)在學(xué)的是符號編碼，不需要再學(xué)編程語言了，但我們?nèi)詰?yīng)了解其是如何運作的。
現(xiàn)在的人工智能都是基于大語言模型，通過與機器對話進行交互，所以你還是得弄明白它是如何運作的，但不是通過學(xué)習(xí)語言或?qū)W習(xí)符號，而是通過與機器對話。我認為這是人工智能與以往計算機程序非常不同的一點。
第二，生成式人工智能和大語言模型，都是基于使用數(shù)十億個甚至數(shù)千億個參數(shù)的校準模型，它極其復(fù)雜，超越了任何現(xiàn)有的基于10-15年前技術(shù)的東西。因此，就計算機與現(xiàn)實的交互方式而言，人工智能確實改變了游戲規(guī)則，模型所處理的復(fù)雜性數(shù)量級完全不同，所以它是革命性的。
沈艷：（當前人工智能）從這兩個角度來看都是革命性的：一是前所未有的大語言模型，二是參數(shù)數(shù)量和工作方式。FURMAN博士請講。
Jason FURMAN：嗯，有一個很老的笑話，是計算機科學(xué)家拉里·特斯勒說的：沒實現(xiàn)的功能才叫做“人工智能”，其他的都叫“工程技術(shù)”。比如，人們會說只有人類會下棋，但如果人工智能會下國際象棋呢？人工智能下國際象棋已經(jīng)在多年前實現(xiàn)了，且實現(xiàn)得非常好，（所以在這方面）現(xiàn)在我們幾乎不再把它當做人工智能了。
語音識別也是一樣，我們不會說“本語音識別技術(shù)由人工智能驅(qū)動”，那些都只是工程技術(shù)而已了，都是已經(jīng)實現(xiàn)的事情，只有實現(xiàn)不了的事情才叫“人工智能”。
現(xiàn)在，情況有所改變，部分是出于市場營銷的考慮。如果你把公司的產(chǎn)品冠以“人工智能”，你的股票價格就會更高，客戶會更多地購買你的產(chǎn)品。
這些都說明，人工智能的確切含義還有點含糊不清。我們現(xiàn)在常用的類型，也就是人們常說的生成式人工智能，基本上就是研究人類已經(jīng)做過的事情，并將其重組混搭，以某種方式回答新問題，或者回答以前被問了幾百遍的問題。
從很多層面上講，這似乎是在模仿人類的行為。正如古老的圖靈測試一樣，你可以與ChatGPT、Claude等對話，它們非常像人類，但還是無法成為所謂的通用人工智能。通用人工智能可以說在很多方面基本就是人類，包括創(chuàng)造力方面。
沈艷：很好，兩位專家已經(jīng)給出了人工智能的不同定義。既然我們探討了概念，那么下一個問題就是，我們相信人工智能會給我們帶來更光明的未來，但它具體如何促進經(jīng)濟增長，以及支持金融業(yè)的發(fā)展？也許可以請FURMAN博士先開始。
Jason FURMAN：好的，大致來說，有兩種方式。
一種是AI把人類已經(jīng)在做的事情重復(fù)去做，但可能做得更快、更好，而且成本更低。所以，一些營銷和設(shè)計工作不再需要人去畫圖了，人工智能現(xiàn)在就能做到。但另一方面，人工智能也在做我們無法想象甚至超出我們想象的新事情。它們并不是要取代人類，而是與人類互補和合作。
目前看來，這個領(lǐng)域還有很多新東西。我的意思是，微軟將其人工智能系列產(chǎn)品稱為Copilot（副駕駛）是有原因的。因為它需要與人類協(xié)同工作，就像拼寫檢查一樣，在你寫作時糾正拼寫錯誤。
我們會看到這兩種類型的人工智能：取代人類，但也會增強人類的工作能力。（現(xiàn)在我們面臨）一個很大的問題是，這種情況還有多久會到來，以及會發(fā)生多少這些不同類型的情況。
沈艷：好的，總結(jié)一下，（人工智能）有兩個方面（積極影響），一個是提高效率，另一個是擴展人類活動。也許ADRIAN博士能給我們更多金融業(yè)的細節(jié)。
Tobias ADRIAN：讓我分三步來介紹金融業(yè)（的情況）。
首先，我們已經(jīng)看到了一場交易革命，這不是基于生成式人工智能，而是基于機器學(xué)習(xí)。在過去十年或更久的時間里，金融交易確實發(fā)生了根本性的變化，特別是在流動性最強的市場中。交易現(xiàn)在非常依賴算法，可以說，這提高了市場效率，并使家庭部門、企業(yè)部門和政府部門降低融資成本。
我要舉的第二個例子是信用評分，我想您已經(jīng)在這方面做了一些研究，當然，還有其他學(xué)術(shù)研究也在關(guān)注人工智能如何改善信貸分配，并通過提高金融包容性在不同主體之間更好地分配信貸，最終使廣大民眾受益。
第三是真正的前沿領(lǐng)域，也就是Jason所說的人工智能的下一步發(fā)展，在金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)通用智能，讓金融市場或金融機構(gòu)的決策完全自動化。目前，人們對是否能實現(xiàn)這一目標持高度懷疑態(tài)度，我們還沒有發(fā)現(xiàn)有任何市場參與者愿意讓機器在沒有人工干預(yù)的情況下運行。但從理論上講，存在這樣一種可能性，即有可能出現(xiàn)完全自主的機器代理，但前提是出現(xiàn)真正的通用型人工智能。
至于能否實現(xiàn)，我們不得而知，但從概念上來說，這是可能的。
沈艷：你提到了三個部分，基于算法的交易、通過人工智能實現(xiàn)更多的普惠金融以及機器自主決策，盡管我們還不知道在這方面能走多遠，但如你所說，在硬幣的另一面，會不會導(dǎo)致金融市場更加不穩(wěn)定？
另一個問題是自主決策。彼得·施密特在最近的一次演講中提到，大語言模型存在人類可能根本意識不到的風(fēng)險。那么，人工智能對金融的穩(wěn)定性意味著什么呢？我還想問FURMAN博士，這對整個宏觀經(jīng)濟發(fā)展又意味著什么？
Tobias ADRIAN：好，讓我先從公司層面說起，再到整個經(jīng)濟層面，然后再到金融周期。
在公司層面，金融機構(gòu)的風(fēng)險經(jīng)理實際上要花費大量時間來弄清楚人們的行為和活動。比如，一個負責監(jiān)督期權(quán)交易賬簿的風(fēng)險經(jīng)理就必須了解人們的行為和活動。理論上這應(yīng)該很簡單，但實際上很難，因為這涉及非常復(fù)雜、多維度的交易頭寸，一旦允許交易人員使用人工智能，風(fēng)險經(jīng)理就更難理解存在什么樣的風(fēng)險。因此，一方面每家金融公司都在招聘大量的人工智能專家，但另一方面也要管理風(fēng)險承受這一額外的維度，我認為這是需要考慮的首要問題。
其次，人工智能可以用來做有益的事，也可以用來做有害的事。網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險已經(jīng)成為潛在的宏觀關(guān)鍵風(fēng)險。要知道，今天的金融機構(gòu)不斷受到攻擊，人工智能可以擴大攻擊規(guī)模，提高攻擊效率。這就像是一場拉鋸戰(zhàn)，人工智能被用來提高效率，也被用來攻擊機構(gòu)，然后又被用來抵御攻擊。從網(wǎng)絡(luò)韌性的角度來看，我們的穩(wěn)定性最終會呈現(xiàn)什么樣的結(jié)果，這是第二點需要考慮的問題。
第三點是總體穩(wěn)定性和總體波動性。人工智能，如生成式人工智能或大語言模型，可能很擅長理解橫斷面風(fēng)險，利用過去的數(shù)據(jù)告訴我如何在整個經(jīng)濟中分配信貸或流動性，但它是否能很好地理解我們使用這些工具所產(chǎn)生的一般均衡效應(yīng)？這對金融周期整體會產(chǎn)生什么影響？
這里我們可以類比次貸危機爆發(fā)前的情況。當時，金融創(chuàng)新和信用風(fēng)險建模正在投入使用，就信貸分配而言，這在橫截面上可能是有效的，但在某些情況下，卻產(chǎn)生了巨大的不穩(wěn)定性。因此，就像一般均衡效應(yīng)一樣，這一切是如何疊加起來的，而模型是否捕捉到了這一點，目前還很不清楚。
沈艷：好的，所以你認為這很不清楚，人們用它來做有益之事還是有害之事，以及由于人們使用的算法從根本上來說是相似的，也就是算法上的羊群效應(yīng)現(xiàn)象，那么這在總體層面上會發(fā)生什么變化。
因為AI的使用在個體層面來說是好的，但總體層面還不清楚。FURMAN博士，你對宏觀穩(wěn)定性有什么看法？
Jason FURMAN：從總體層面看，我們不妨先聚焦未來兩年半的情況。在這個時間范圍內(nèi)，會有大量的需求，而供應(yīng)卻不多。
需求來自數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，為數(shù)據(jù)中心提供電力等等。而供應(yīng)不足的原因是，企業(yè)雇傭了大量人員來做Tobias剛才所說的一切，但他們還并不清楚究竟應(yīng)該怎樣去做，雖然他們最終會弄清楚的。
但在短期內(nèi)，這意味著產(chǎn)出不會增加，只會增加勞動力投入。所以從整體經(jīng)濟層面上說，生產(chǎn)率是下降的，這是一條J形曲線。這還意味著，在短期內(nèi)管理通脹的難度并沒有減小，反而有可能增加，這就需要更高的利率來穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟。
展望未來，我不確定具體是多久之后，兩年半、五年或是十年，生產(chǎn)力還有很大的增長空間。這對中國經(jīng)濟、美國經(jīng)濟以及世界任何經(jīng)濟體來說都是最重要的。從廣義上講，這將轉(zhuǎn)化為收入的增加和利率的提高。大多數(shù)人的最大疑問是人工智能將如何影響失業(yè)，我不知道你們是想讓我現(xiàn)在還是以后回答這個問題。
沈艷：談到就業(yè)，我們自然而然地進入下一個話題，今天我們不僅要討論金融、經(jīng)濟，我們還在談?wù)撊祟悇趧诱叩拿\。很多人在擔憂人工智能將在多大程度上取代人類工作者。我看到一個統(tǒng)計，阿爾弗雷德等學(xué)者進行了一項研究，研究結(jié)果顯示，在2017年，美國47%的就業(yè)崗位面臨被自動化設(shè)備取代的風(fēng)險?？傮w而言，無論是對美國，還是對像中國這樣擁有龐大勞動力的國家而言，這都是一個令人擔憂的問題。
對于人工智能對人類就業(yè)的影響，你們有什么看法？什么類型的工作會消失？人工智能對就業(yè)的影響，是否會主要體現(xiàn)為（對人類工作的）的替代效應(yīng)？FURMAN博士，我希望你能給出一個整體的看法。ADRIAN博士可以向我們更集中地介紹一下金融業(yè)的相關(guān)情況嗎？
Jason FURMAN：如果我們在200年前開這個討論會，我就不能從馬薩諸塞州的劍橋市來參加你們的會議了。那時候的我們難以想象今后大多數(shù)人不會從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，事實上如今只有極少數(shù)人正在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。但是，第一我們?nèi)匀挥凶銐虻氖澄?，第二我們?nèi)匀挥泄ぷ?。那么到底發(fā)生了什么呢？
首先，我們有了新的工作種類，就是ADRIAN說過的那些。在200年前，我們根本無法想象金融業(yè)的這些工作。
其次，隨著人們越來越富有，人們會購買更多服務(wù)，因此，如今有更多的人在酒店和餐館工作。雖然200年前的人并非完全不能理解這些工作，但大概不會想到，現(xiàn)在的人們富裕到可以經(jīng)常下館子、四處旅行。
第三，許多技術(shù)取代的是部分工作，而不是全部工作。比如當我們有更多的電子表格時，會計師數(shù)量并沒有減少，會計師數(shù)量更多了，他們做的事情也更多了。但是，這最后也可能成為不利的一面，那就是不平等加劇，比如人們?yōu)榱伺c機器人競爭而降低工資。因此總體而言，我持樂觀態(tài)度。但第一，不平等會帶來負面影響；第二，不平等發(fā)生的速度非常重要。
最后我要說的是，我們并沒有被動地坐視轉(zhuǎn)型發(fā)生——當農(nóng)業(yè)消失時，我們普及了高中教育；隨著制造業(yè)的衰落，我們大幅擴張了大學(xué)的規(guī)模。所以，我們必須采取這種大范圍的措施，應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，而不是假設(shè)好事總會自動發(fā)生。因為好事不會完全自動地發(fā)生，我認為這是答案的重要部分。
實際上，轉(zhuǎn)型的一部分重點在于教育。我認為一個人所受的教育越多，就越能抵御這些沖擊，盡管隨著人工智能不斷的更新迭代，這方面也開始出現(xiàn)了一些問題。
沈艷：好，解決問題的關(guān)鍵在于提供和接受更多的教育，ADRIAN博士如何看待這個問題？
Tobias ADRIAN：我完全同意他的說法。
今天的經(jīng)濟發(fā)明和創(chuàng)造是我們過去無法想象的，智能手機徹底改變了我們的生活，改變了全球所有人的生活。要知道，在智能手機剛出現(xiàn)時，人們認為它只是可有可無的東西，只有當它出現(xiàn)后，人們才會明白如何使用它。
因此，我們今天很難理解未來的人類會如何使用新技術(shù)，以及新技術(shù)如何為金融業(yè)和經(jīng)濟創(chuàng)造就業(yè)機會?！凹夹g(shù)取代工人”已經(jīng)是幾百年來人們爭議的話題了，這些爭論可以追溯到19世紀和18世紀人們討論技術(shù)進步是否會讓人類變得無關(guān)緊要，但是這種情況從未發(fā)生過。因為新的用工方式正在不斷被發(fā)明出來，金融業(yè)尤其如此。雖然可能會出現(xiàn)人力替代，但同時也會產(chǎn)生巨大的包容性。
AI技術(shù)的應(yīng)用有利于金融服務(wù)在全球范圍內(nèi)的普及。新技術(shù)和人工智能原則上可以為過去沒有加入全球金融體系的國家提供機會，由此發(fā)揮巨大的平衡器作用。比如，擁有一部智能手機能夠與大語言模型互動，可以讓不在紐約或上海的人參與到金融行業(yè)中來。
最后，我也同意，人類使用這項技術(shù)的方式可能會極大地提高產(chǎn)出，例如在科學(xué)研究方面，技術(shù)無疑讓科學(xué)家們能夠更快地發(fā)表新論文、取得新成果。因此，科研成果和模式的數(shù)量正在穩(wěn)步增長，金融創(chuàng)新當然也是如此。那在多大程度上技術(shù)可以轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力呢？我們將想方設(shè)法利用這些技術(shù)實現(xiàn)新的產(chǎn)出。
沈艷：好的，兩位都對未來相當樂觀。FURMAN博士向我們介紹了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化和更新情況，ADRIAN博士提到了人工智能的積極方面，比如平等性、包容性以及對研究的幫助等等。但在短期內(nèi)，人工智能仍有可能發(fā)揮破壞性的力量。
由于時間有限，我想問兩位最后一個問題，在這種結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型的情況下，我們可能仍然會面臨一些大規(guī)模失業(yè)的問題，那么監(jiān)管機構(gòu)和政策制定者需要做什么？
FURMAN博士，你認為我們需要人工智能部門嗎？你認為我們需要實施全民基本收入（UBI）制度，或提供其他類型的補貼嗎？ADRIAN博士，你認為政策制定者和監(jiān)管者能做些什么來預(yù)見人工智能的潛在威脅，并為穩(wěn)定金融體系做好準備？
Tobias ADRIAN：在八月初，我們看到了巨大的市場波動。在日本，日經(jīng)指數(shù)在一天之內(nèi)下跌了12%；在美國，VIX指數(shù)從20%多飆升至60%以上，這種波動水平通常在嚴重的金融危機時才會出現(xiàn)。有市場評論員指出，這和關(guān)聯(lián)交易的潛在作用有關(guān)，在這種情況下，算法可能會使用類似關(guān)聯(lián)策略來觸發(fā)交易，系統(tǒng)性風(fēng)險在某種程度上可能會因此增加，因為各種信號之間的相關(guān)性放大了下行趨勢。
早在2010年，我們就在股市中看到了這種情況，也就是所謂的“閃崩”。后來在2014年的國債市場上也出現(xiàn)了這種情況。當時，市場機制經(jīng)歷了微觀結(jié)構(gòu)層面的調(diào)整，包括實施了停止交易規(guī)則、改變交易場所組織方式等，切實降低了（市場崩盤的）風(fēng)險。
當然，這些調(diào)整也可能會帶來更廣泛的宏觀影響，比如原則上來說，可能加劇系統(tǒng)性風(fēng)險。因此，這確實是監(jiān)管機構(gòu)正在研究的一個領(lǐng)域?，F(xiàn)在一個巨大的挑戰(zhàn)是，政策制定者為了解這些風(fēng)險所需要的數(shù)據(jù)，不一定是之前評估風(fēng)險所需要的數(shù)據(jù)。那么從哪些實體來收集數(shù)據(jù)，以及收集什么樣的數(shù)據(jù)，可能與之前會有所不同。因此，提高透明度可能是首要任務(wù)。
最后，我還是想回到之前提到的問題。從微觀上來講，人工智能可以提高效率，但從宏觀角度來看，可能會增加風(fēng)險，這些模型可能沒有考慮到一般均衡效應(yīng)。因此，政策制定者，如系統(tǒng)性風(fēng)險監(jiān)管者，也在嘗試如何利用人工智能為監(jiān)管的可見性和對系統(tǒng)穩(wěn)定性的判斷提供信息，特別是從總量和系統(tǒng)性風(fēng)險的角度來看。
沈艷：好的，所以還有很多路要走，而且要充分意識到人工智能帶來了許多新的挑戰(zhàn)。FURMAN博士怎么看？
Jason FURMAN：我在這里提出五項原則，我們在考慮監(jiān)管問題時，應(yīng)該以這些原則為指導(dǎo)。首先是利益與風(fēng)險的平衡。聽起來好像很明顯，誰會反對這一點呢？但其實很多有關(guān)人工智能監(jiān)管的討論都反對這一點，他們認為，在我們確定沒有風(fēng)險之前，先不要進行部署，直到消除所有的風(fēng)險。
但是，放慢人工智能的部署速度同樣會帶來很多風(fēng)險。比如，這會使得我們無法解決車禍、氣候變化、數(shù)字教育等許多問題。因此，我們在每次進行監(jiān)管時都要問自己，不僅要問人工智能做壞事的風(fēng)險有多大，還要問，如果由于監(jiān)管過嚴而得不到你想要的人工智能所帶來的好處，風(fēng)險又是多大。所以我們要在這些方面取得平衡。
第二，要將人工智能與人類或其他替代者進行比較，不要將它們與萬能的上帝比較。如果你的自動駕駛汽車撞車了，這并不能成為禁止自動駕駛汽車的理由。要問的是，與人類撞車的次數(shù)相比，自動駕駛汽車撞車的次數(shù)有多少。我們看到有很多關(guān)于人工智能偏見的研究。要知道，當你做出監(jiān)管選擇時，人類也會受到監(jiān)督。在都受到監(jiān)管約束的情況下，人工智能是會比人類做得更好？還是比人類做得更差？
第三，盡可能使用特定領(lǐng)域的監(jiān)管。或許我們需要一個超級監(jiān)管者，但我認為可能我們并不需要。所以ADRIAN在談?wù)摻鹑谑袌龅南嚓P(guān)策略時提到，人工智能超級監(jiān)管者不了解金融市場，也不了解金融穩(wěn)定性，他們做不到這一點。
你希望你的金融監(jiān)管機構(gòu)關(guān)注這個問題，但監(jiān)管機構(gòu)需要更多人工智能的專業(yè)知識。同樣，美國的食品藥品管理局也需要更多的人工智能知識，監(jiān)管汽車安全的高速公路管理局同樣也需要。所以要讓現(xiàn)有的所有監(jiān)管人員更多地了解人工智能。
第四，監(jiān)管不應(yīng)該成為保護現(xiàn)有企業(yè)的護城河。許多大公司都對監(jiān)管表示歡迎，我認為部分是出于公益精神，這應(yīng)該受到歡迎和贊揚；但也有一部分是因為它們知道只有自己有能力遵守監(jiān)管的要求，而規(guī)模較小的同行不具備合規(guī)的能力，這種“支持”就值得質(zhì)疑了。
最后，并不是所有人工智能帶來的問題都能通過改變?nèi)斯ぶ悄軄斫鉀Q。我們需要實施全民基本收入（UBI）嗎？我認為還不需要。但如果我們有更大幅度的生產(chǎn)率增長和工作崗位更替，那就需要了。順便說一句，屆時我們也有能力負擔得起全民基本收入的財政支出。因此，很多解決人工智能問題的方案都與監(jiān)管人工智能無關(guān)，而是關(guān)于勞動力市場、稅收制度等方面的獨立方案。
沈艷：很好。作為結(jié)束語，您給出了五個原則：風(fēng)險與收益之間的平衡，與人類對比而不是與上帝對比，不需要超級監(jiān)管者，尤其是最后一條，我非常喜歡，人工智能帶來的問題可能需要借助人工智能之外的力量來理解和解決。
時間過得太快，F(xiàn)URMAN博士，這次會議雖然時間很短，卻引起了很多人的關(guān)注，很遺憾我們沒有請您來到現(xiàn)場，但還是非常感謝您有見地的評論。總的來說，在這半個小時里，我可以看出你們雙方對人工智能持有的樂觀態(tài)度。我認為，我們不僅是在談?wù)摻鹑诤徒?jīng)濟，還在談?wù)撐覀冏约旱奈磥砗臀覀兒⒆拥奈磥怼玫慕逃?，更豐富的知識。謝謝大家。
本文系在第六屆外灘金融峰會上，美國哈佛大學(xué)教授、美國白宮經(jīng)濟顧問委員會前主席Jason FURMAN，和國際貨幣基金組織貨幣及資本市場部主任Tobias ADRIAN，就AI對宏觀、增長和金融穩(wěn)定的影響展開國際對話。北京大學(xué)國家發(fā)展研究院教授、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心副主任沈艷主持對話，未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載。
未收藏
