沃勒談 FRED 與 AI：AI 讓經濟數據更好用，也帶來幻覺、誤標出處與流量暴增三個新問題
2026-10-01・聖路易聯邦準備銀行 FRED Con 2026 開場演說・聯準會理事沃勒回顧 FRED 的發展，說明 AI 如何同時擴大數據的使用，又為「可信的數據來源」帶來新風險｜本頁為本站中譯整理，以原文為準。
官方文件・Christopher J. Waller（沃勒）（美國聯準會理事）・立場：政策訊號
利益衝突揭露：聯準會官方講稿，無商業銷售利害。這場演說談的是經濟數據平台與 AI 的關係，不涉及貨幣政策決策；但講者是具 FOMC 投票權的理事，且 FRED 為聯準會體系自己營運的產品，演說也包含「部分理事會數據將導向 FRED」的宣布，應視為機構自述而非中性第三方評價。內容為 2026-10-01 當時的說法。
一分鐘重點
- 他的定位：FRED 是聯準會最大的公共財：沃勒說自己在聯準會體系 17 年，最引以為傲的事之一，是任職聖路易期間對 FRED 成長的一點貢獻。他把 FRED 視為聯準會歷來最大的公共財，也是聯準會面向全球的親善大使；它的價值在於以統一、可靠的方式提供各來源的數據，沒有商業或其他本位的利益，數據本身的公信力則仍歸屬於各產製機關。
- 從信件到網站：技術一路推著 FRED 演進：他回顧 1961 年聖路易聯邦準備銀行研究處長 Homer Jones 開始寄送打字的每週經濟數據摘要，後來有電話答錄機，1991 年改用電腦布告欄與撥接數據機，1995 年成為網站，起初約 865 個序列、每週約 6,000 名使用者。現在 FRED 收錄超過 85 萬個數據序列，2025 年有 1,800 萬名不重複使用者。
- AI 帶來的好處：他說 AI 能比一個人（甚至很多人）更快地找出、摘要並視覺化數據，能處理更大量的資訊，也能用淺白的方式解釋複雜概念，擴大數據的受眾。他並說目前 AI 代理人在描述圖表與解釋專有名詞上大致相當準確。
- AI 帶來的風險：會生成內容：他指出 AI 與過去只協助「發布」數據的技術不同，它也會「產生」內容：可能產生幻覺、帶入偏見、隱藏關鍵假設，卻常常語氣自信、包裝完整；也可能沒有正確標示數據出處，或犯下把相關誤當因果這類經濟學家的老毛病。
- 流量：每年成長 150%，約一半來自 AI 代理人：他說 FRED 流量本來就逐年成長，AI 出現後速度加快，目前年增約 150%，成長多半來自 AI 與機器人；約有一半的造訪是 AI 代理人取用數據，另一半才是真人。FRED 團隊目前並不清楚 AI 代理人有沒有把數據正確歸屬給原始來源或 FRED，測試中偶爾看過誤標的情形。
- 對策：FRED MCP Connector 與給 AI 的使用指引：為了接上 AI 系統，FRED 推出 FRED MCP Connector（以 Model Context Protocol 讓使用者用自己選的 AI 代理人查詢並取用 FRED 數據，團隊戲稱 BYOAI）。他說 FRED 過去是為人類閱讀而設計，AI 看待數據的方式不同，所以呈現方式也要調整；團隊並在發展讓 AI 更準確使用經濟數據的技能，以及串接 FRASER（歷史文件庫）與 ALFRED（保存數據首次公布版本的資料庫）。
- 宣布：部分聯準會理事會數據將導向 FRED：他在演說中宣布，使用者要找某些由聯準會理事會發布的數據時，之後會被導向 FRED 與它的工具。講稿未說明是哪些數據，也未給時程。
原文說了什麼（中英對照）
① 開場：為什麼是 FRED、為什麼是現在
沃勒先說這場會議的主題是對數據的信任、取得與用數據說故事，而背景是 AI 這場「技術地震」。他認為 FRED 是聯準會歷來最大的公共財，並指出 FRED 之所以成功，一部分是因為聖路易聯邦準備銀行的領導者一直放眼 FRED 未來可以成為什麼樣子。
“the greatest public good that we have ever created”
② 歷史：每一次技術躍進都推著 FRED 往前
他從 1961 年的紙本週報談到 1995 年的網站，並強調一路走來 FRED 的核心價值沒變：用共通平台、以一致可靠的方式提供各種來源的數據，沒有商業或其他本位利益。數據的最終公信力來自產製單位，FRED 則保證呈現的內容忠於原樣。
③ AI 的好處與風險：能整理，也能生成
他說 AI 讓使用者更快找到、摘要並畫出數據，也把受眾擴大到一般人；但與過去只幫忙發布數據的技術不同，AI 會自己生成內容，這是新的風險來源，對於 FRED 這種「轉送他人數據」的可信管道尤其有影響。
“AI can hallucinate, introduce bias, and hide key assumptions, often with confidence and polish.”
④ 流量與誤標：一半的造訪是機器
他報告 FRED 流量目前年增約 150%，多數來自 AI 與機器人，約一半造訪是 AI 代理人在取數據。他坦言 FRED 的管理者不確定這些代理人有沒有把數據歸屬給正確的原始來源，不過也說代理人在描述圖表與解釋概念時整體相當準確。
“Already about half of visits to FRED are from AI agents retrieving data”
⑤ 因應：讓 AI 代理人也能正確讀懂 FRED
他說 FRED 要為這種新型態的「讀者」調整呈現方式，讓數據能準確、附帶完整說明地回傳給代理人背後的使用者；同時把 FRED 與聖路易聯邦準備銀行其他資料庫（FRASER、ALFRED）串起來，讓 AI 查詢時能看到相關歷史文件與數據版本的演變。結尾他重申這場會議代表持續提供這項公共服務的承諾。
原文引用的數字
| 項目 | 數值 | 說明 |
|---|---|---|
| FRED 收錄的數據序列 | 逾 85 萬個 | 來自各國政府與其他來源；講稿數字 |
| 2025 年不重複使用者 | 1,800 萬人 | 講稿數字 |
| FRED 目前流量年增率 | 約 150% | 他說多數成長來自 AI 與機器人 |
| AI 代理人占造訪比重 | 約一半 | 另一半為真人；他說 FRED 管理者無法確認代理人是否正確歸屬來源 |
| FRED 1995 年上線時 | 865 個序列、每週約 6,000 名使用者 | 講稿數字 |
上表數字皆出自講稿原文（聯準會官方全文，美國政府公開文件），本站未另取 FRED 後台數據核對；「約一半」「約 150%」為講者口述的概數。中文為本站意譯整理，並非逐字翻譯，英文僅摘錄短句。講稿未列腳註；演說開頭未見個人看法聲明，本站不另加推論。
延伸：文中提到的指標，站上這裡查
出處：聯準會官方講稿《The Data Version of Godzilla versus Kong: FRED Takes on AI》全文（FRED Con 2026 演說）｜本頁為資訊整理與轉述（聚合不轉載、僅摘引關鍵句），非投資建議，不預測市場走向。