两个Kevin，两个Kevin，

都有戏，都有戏。

一个更贴川普，一个深耕华尔街，

真纠结，真纠结。

01 一场精准适配的“叙事赌局”

我的《发现叙事》substack和播客运营已有一段时日，初衷便是搭建一块实验场：探索在“发现叙事—分析叙事—预测叙事对现实世界的影响”这一链路中，我与AI的契合点究竟在哪里？AI能在“发现叙事”中承担何种角色？更核心的命题是——AI与人类（我），谁更靠谱？

回答这些问题，最直接的方式便是实战比划。一场公平的比赛，需要一个兼具明确结果、强不确定性、多反转叙事与黑马可能性的项目，最好关键人物还爱频繁发声、搅动局面，让市场随之震荡。而下任美联储主席的提名，恰好完美适配所有条件。

这场2025年最大的政治赌局，有着清晰的时间锚点：鲍威尔任期将于2026年5月结束，2026年1月美国必然会公布新主席提名人选。候选阵营也已初具轮廓，核心竞争者为两位同名者——凯文·哈塞特（Kevin Hassett）、凯文·沃什（Kevin Warsh），再加上现任美联储理事克里斯托弗·沃勒（Christopher Waller），形成“双Kevin领跑、黑马潜伏”的格局。

剧情反转早已上演。此前哈塞特呼声遥遥领先，可特朗普在接受采访时突然改口，将沃什也列为头号人选，一句“两个凯文都很棒”的表态，直接导致哈塞特在预测市场的胜率大幅跳水。而以特朗普的性格，没人能保证圣诞、跨年等关键节点，他不会突然抛出“惊喜”，给局势再添变数。

更关键的是，这场人事任命直接牵动全球金融神经，股市、债市、通胀走势、黄金与加密市场，皆会因最终人选产生连锁反应。说到市场反馈，Polymarket的赔率最具直观性，截至撰稿时，哈塞特以59%的概率领跑，沃什紧随其后占比19%，沃勒则以12%位列第三。不过历史虽证明，真金白银投票的群体智慧往往精准，但在政治黑箱与复杂人性考量面前，单纯赔率未必能穿透表象，人类对政治“厚黑学”的洞察，或许能成为破局关键。

距离提名公布仅剩不到20天，局势如同临近行权日的期权，任何风吹草动都可能引发市场巨震。基于此，我决定发起这场跨维度比拼实验，看人类直觉、AI情报分析与市场群体智慧，谁能精准押中胜者，且预判对市场的实际影响。

02 参赛选手与比赛规则

先为大家介绍四位参赛选手，各自带着独特的优势与装备登场：

人类选手：我（The Human Narrator）。我并非孤军奋战，而是与伙伴开发了AI叙事助手作为辅助，核心职责是保留人类独有的核心能力——政治敏感度、八卦嗅觉、对弦外之音的解读力，以及基于经验沉淀的直觉判断。我会借助AI提供的情报，用对人性与政治复杂关联的理解，做出最终预判。

我的专属装备是“小跑叙事雷达”，这是一款AI agent，能24小时不间断扫描信息流，精准区分谣言（rumors）与事实（facts），实时探测关键叙事的生命周期，追踪哪些叙事在崛起、哪些在转向、哪些在消退，为我的判断提供数据支撑。

Atypica（The AI Consultant）。我筛选出的最具代表性的垂类AI模型，人设定位为麦肯锡情报分析师，擅长大范围信息扫描、一手与二手调研、专家访谈对接，核心优势是强证据链整合与严谨逻辑推演，代表专业AI的分析能力。

Gemini（The Benchmark）。作为主流非垂类大模型的代表，承担基准参照角色。这场比拼也将验证，是“样样皆通”的通用模型更胜一筹，还是“术业专攻”的垂类模型更靠谱。

Polymarket（The Crowd Wisdom）。代表金钱的直觉与群体智慧，以实时赔率为核心输出，用市场资金流向反映大众对候选人的预期，是最直接的客观反馈指标。

比赛规则简单直接：自2025年12月24日启动，至美联储主席提名人选正式揭晓截止，每三天更新一次进度，同步呈现四位选手的叙事发现、分析过程与预测结果，全程公开对比。

03 实验背后：叙事驱动的决策逻辑

发起这场实验，本质是为了破解信息过载时代的决策困境。传统金融指标要么更新频率过低，要么反应滞后，难以捕捉驱动市场波动的核心推手。当下多数金融舆情分析，仍停留在“解释当下”的层面，而投资与决策的核心，恰恰是“预测之后”的趋势。

新闻不等于事实，唯有拉长时间维度，追踪叙事的产生、扩散、分化与消退，才能无限接近真相。这一命题我已琢磨多年，不仅撰写多篇文章，还出版了两本书籍，甚至构建了专属的“叙事情绪周期”理论与判断公式（详细内容收录于《一点探索：如何制造一台故事机器》）。

这套公式的核心逻辑的是：叙事诞生初期往往难以引发关注，市场会通过多元观点碰撞，为其贴标签、定性；定性完成后，受众注意力才会出现显著变化——而“注意力”正是叙事的生命值。市场故事、故事情绪、情绪扩散，唯有与注意力结合，才能产生驱动趋势的动能。此外，时间维度不可或缺：叙事成为爆款的速度、持续时长、波动形态（突然反转或长期鼓吹），直接影响最终走向。综上可总结为：叙事+情绪+注意力+时间变量=后续发展预测，四个维度缺一不可。

此前我曾尝试数据挖掘与情感分析，却发现其局限性显著：数据挖掘多只能呈现相关性，无法穿透因果；情感分析仅能对情绪简单打分，顶多作为信息粗筛工具。而人类决策的本质，既非单纯依赖因果，也非情绪驱动，而是会不自觉地跟随“故事”前行。

直到大模型的推理能力（reasoning）成为主流，我才找到突破方向——AI能精准捕捉“语言里的因果”，帮助人类将零碎线索串联成靠谱的故事链。尤其在AI时代，叙事迭代节奏加快、拐点密集出现，人力单打独斗极易遗漏关键信息，而AI agent能24小时值守信息流，全程追踪叙事生命周期，成为人类决策的得力助手。

换句话说，“发现叙事”需要一种“侦探式”协作：人类定方向、提问题、解读深层含义，AI铺网扫描、通宵值守、反复校验信息。我们的目标不是看热闹，而是判断叙事能否成为趋势、趋势是否转向、潜在断点在哪里，最终将判断转化为可落地的行动——比如投资中的仓位配置、风险对冲，以及识别敏感资产与受益/受压板块。

这种叙事分析逻辑，应用场景远不止美联储主席提名预测，还可覆盖市场走势研判、经济现象解读、政策执行效果预判等多个领域。理论上，它也能用于干预叙事扩散——加速优质叙事、扼杀负面叙事，但这并非我的初衷，更可能成为大型公关、平台或国家机器的应用方向。

接下来，我将按计划更新比赛进度，同步四位选手的预测概率、关键证据、叙事变化理由，以及对市场的影响假设。最终谁能胜出，就交给时间来验证。毕竟，友谊第一，比赛第二，而这场实验带来的叙事分析方法论，才是最珍贵的收获。